文档首页/ AI开发平台ModelArts/ 最佳实践/ GPU业务迁移至昇腾训练推理/ GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导/ 迁移评估
更新时间：2024-11-12 GMT+08:00
查看PDF
分享

迁移评估

推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写下方的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。

通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估：

表1 通用的推理业务及LLM推理业务迁移评估表

收集项

说明

实际情况（请填写）

项目名称

项目名称，例如：XXX项目。

-

使用场景

例如：

  • 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。
  • 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。

-

CPU架构

X86/ARM，自有软件是否支持ARM。

例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。

-

当前使用的操作系统及版本

当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。

是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。

需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。

-

AI引擎及版本

当前引擎（TF/PT/LibTorch），是否接受切换MindSpore。

例如：当前使用TF 2.6，PyTorch 1.10，可以接受切换MindSpore。

-

业务编程语言、框架、版本。

C++/Python/JAVA等。

例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。

-

CPU使用率

业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。

-

是否有Linux内核驱动

是否有业务相关的Linux内核驱动代码。

-

依赖第三方组件列表

当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。

例如：Faiss等。

-

推理框架

TensorRT/Triton/MSLite等。

例如：

  • 2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。
  • 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。

-

GPU卡的类型

Vnt1/Ant1/Ant03/Tnt004等。

例如：

20卡Ant1，运行Bert Large推理。

10卡Tnt004运行YOLOv5。

-

Backbone类型

ResNet/DarkNet/Transformer等。

例如：

  • 5个模型使用ResNet Backbone，应用与监控。
  • 3个模型使用Transformer，应用于自然语言处理xxx。
  • 使用stable-diffusion的典型模型：TextEncoder、VaeEncoder、unet、VaeDecoder、SafetyChecker，没有使用LoRA等动态加载的诉求。

-

模型训练方式

关于推理业务中使用的模型，填写该模型训练时使用的框架以及套件。

例如：模型使用PyTorch+Megatron+DeepSpeed进行训练。

-

自定义算子

是否有自定义算子，CPU还是CUDA，复杂程度。

例如：有5个CUDA自定义算子。1个高复杂度算子，基于C++开发2000行代码。4个中等复杂度算子，基于C++开发，平均每个自定义算子约500行代码。

-

动态shape

是否需要支持动态shape。

例如：需要动态Shape，需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。

-

参数类型（FP32/FP16）

FP32还是FP16混合，判断精度调优难度。

例如：ResNet-50、YOLOv5模型使用FP16。BertLarge使用FP32。

-

模型变更频率

模型变更场景如下：

  • 数据增量，模型算子未变更。
  • 数据增量，模型算子变化，例如：
    • 网络结构变化。
    • AI框架版本升级，使用了新版本算子。

例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。

-

是否使用华为MDC产品

如果使用华为MDC产品，请填写MDC版本号，如果没有可以不填。

例如：使用了C83版本。

-

性能指标与预期
  • 例1：

    模型：YOLOv5

    运行环境：Vnt1 单卡

    性能指标：QPS 100/s （两进程）

    性能约束：单次请求最大可以接受时延需小于100ms

    性能预期：QPS 130/s

  • 例2：

    模型：OCR

    运行环境：6348（单核48U超线程）

    性能指标：QPS 10/s（四进程）

    性能约束：单次请求最大可以接受时延需小于1s

    性能预期：QPS 20/s

-

业务访问方式

推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。

推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。

例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。

-

模型参数规模，是否涉及分布式推理

10B/100B，单机多卡推理。

-

能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息

提供实际模型、网络验证的代码和数据。

提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。

提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。

可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。

-

如果是AIGC场景的业务例如Stable Diffusion，请在上表的基础上，再提供以下信息：

表2 AIGC场景业务迁移评估表

收集项

说明

实际情况（请填写）

使用场景

例如：

  1. 业务是文生图，图生图等。
  2. 业务是否需要频繁更新模型，或者需要动态加载Lora。

-

stable-diffusion套件
  1. 使用diffusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。
  2. stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
  3. 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。

-

具体使用库

例如：

  1. 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。
  2. 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。
  3. 如果有预处理，后处理，对应的模型是什么（例如后处理的超分模型）。

-

Lora/TextInversion
  1. 是否有动态加载Lora的需求，可否接受把Lora固定到模型内。
  2. 是否使用了TextInversion，是否需要动态加载。

-

动态shape

是否可接受分档shape（固定n个挡位的shape）。

-

模型变更频率

模型变更场景如下：

  1. 数据增量，模型算子未变更。
  2. 数据增量，模型算子变化，例如：
    • 网络结构变化。
    • AI框架版本升级，使用了新版本算子。

例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。

-

尺寸要求

超分前产生的图片尺寸要求：

  1. 512*512
  2. 720*720
  3. 1080 *1080
  4. 1920*1920 （shape过大可能导致性能下降）

-

相关文档