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昇腾小AI

精度提升简介

本文介绍整网推理场景下的精度调优流程、相关配置及典型案例等。由于是调优,因此在调优前,请确保已经完成了整网推理功能调测,功能不阻塞,只是推理精度错误,或推理精度与标杆数据存在少量差距。

在整网推理时,可能由于以下原因导致推理精度错误或者推理精度不达标:

  • 推理功能与其它功能之间的串接问题,当前比较典型的是DVPP+AIPP+模型推理串联使用的场景,该场景主要是因为接口中参数的配置问题、模型转换时AIPP的配置问题导致。

    如果存在DVPP、AIPP功能、模型推理串联使用的场景,建议先排查这部分问题;否则,可以跳过该排查,直接排查算子本身的精度问题。

    本文也结合具体的正、反例给出了配置建议,供参考。

  • 整网中算子本身的精度问题,该类问题可以借助精度比对工具,根据下文中具体的问题定位流程获取各类数据后,再进行比对、分析,确认是配置问题,还是算子实现问题,再逐一解决问题。本文中会结合具体的比对、分析的案例,介绍如何比对、分析。
图1 推理精度问题
  • 本文中的“推理”,当前限定为使用om离线模型文件进行推理的场景。
  • 本文中的算子精度问题,是指整网中算子的精度问题,对于自定义的TBE算子,运行验证时的发现精度问题,请参见TBE&AI CPU自定义算子开发指南
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