使用场景
研究人员可以利用该数据优化大规模预训练模型的分布式训练策略。
开发者可以参考该数据改进推理框架中的通信和计算效率。
学术团队可以基于该数据研究新的混合专家模型路由策略。
产品特色
提供训练和推理阶段的性能分析数据，帮助优化模型训练和推理效率。
支持通过 Chrome 或 Edge 浏览器的 tracing 工具直观展示性能分析结果。
模拟平衡的 MoE 路由策略，为混合专家模型提供性能分析基准。
展示 DualPipe 框架中前向和后向传播的重叠策略，提升并行计算效率。
提供预填充和解码阶段的性能分析，优化大规模推理任务的通信和计算策略。
使用教程
1. 访问项目主页，下载训练和推理阶段的性能分析数据文件。
2. 打开 Chrome 或 Edge 浏览器，输入 chrome://tracing 或 edge://tracing 进入性能分析工具。
3. 加载下载的性能分析数据文件，查看详细的性能分析结果。
4. 根据分析结果，优化模型的训练和推理策略，调整通信和计算的重叠方式。
5. 参考项目文档，了解不同阶段的性能优化建议和最佳实践。
