飞桨训推一体认证（TIPC）

1. 简介

飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleNLP中部分模型的飞桨训推一体认证 (Training and Inference Pipeline Certification(TIPC)) 信息和测试工具，方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况，并可以进行一键测试。

2. 汇总信息

打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。

字段说明：

• 基础训练预测：包括模型单机单卡训练、单机多卡训练以及Paddle Inference Python预测。
• 更多训练方式：包括多机多卡、混合精度。

更详细的MKLDNN、TensorRT等预测加速相关功能的支持情况可以查看各测试工具的更多教程。

模型名称	模型类型	基础 训练预测	更多 训练方式	模型压缩
bigru_crf	序列标注	支持	-	-
Transformer	机器翻译	支持	-	-

3. 测试工具简介

目录介绍

test_tipc/
├── bigru_crf                      # bigru_crf模型实现
│   ├── data.py
│   ├── deploy
│   │   └── predict.py             # python预测部署脚本
│   ├── export_model.py            # 模型导出脚本
│   ├── model.py                   # 模型实现脚本
│   └── train.py                   # 训练脚本
├── transformer                    # Transformer 双精度模型实现
│   ├── modeling.py                # Transformer 双精度模型组网脚本
│   └── train.py                   # Transformer 双精度训练脚本
├── compare_results.py             # 用于对比log中的预测结果与results中的预存结果精度误差是否在限定范围内
├── configs                        # 配置文件目录
│   ├── bigru_crf                  # bigru_crf模型的测试配置文件目录
│       └── train_infer_python.txt # 测试Linux上python训练预测（基础训练预测）的配置文件
│   └── Transformer                # Transformer 模型的测试配置文件目录
│       └── train_infer_python.txt # 测试 Linux 上 python 训练预测（基础训练预测）的配置文件
├── prepare.sh                     # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载
├── readme.md                      # 使用文档
├── results                        # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对
│   ├── python_bigru_crf_results_fp16.txt # 预存的bigru_cr模型python预测fp16精度的结果
│   └── python_bigru_crf_results_fp32.txt # 预存的bigru_cr模型python预测fp32精度的结果
└── test_train_inference_python.sh # 测试python训练预测的主程序

测试流程概述

使用本工具，可以测试不同功能的支持情况，以及预测结果是否对齐，测试流程概括如下：

1. 运行prepare.sh准备测试所需数据和模型；
2. 运行要测试的功能对应的测试脚本test_train_inference_python.sh，产出log，由log可以看到不同配置是否运行成功；
3. 用compare_results.py对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果，判断预测精度是否符合预期（在误差范围内）。

测试单项功能仅需两行命令，如需测试不同模型/功能，替换配置文件即可，命令格式如下：

# 功能：准备数据
# 格式：bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
bash test_tipc/prepare.sh  configs/[model_name]/[params_file_name]  [Mode]

# 功能：运行测试
# 格式：bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh configs/[model_name]/[params_file_name]  [Mode]

例如，测试基本训练预测功能的lite_train_lite_infer模式，运行：

# 准备数据
bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/bigru_crf/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
# 运行测试
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/bigru_crf/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'

关于本示例命令的更多信息可查看基础训练预测使用文档。

4. 开始测试

各功能测试中涉及MKLDNN、TensorRT等多种预测相关参数配置，请点击下方相应链接了解更多细节和使用教程：

• test_train_inference_python 使用 ：测试基于Python的模型训练、推理等基本功能。