执行以下操作进行专家系统分析：
- 配置环境变量。
. ${install_path}/ascend-toolkit/set_env.sh${install_path}为Ascend-cann-toolkit开发套件包的指定安装路径。
- 执行分析命令。
- 方式一：
msadvisor -d ${data_path}/ -c ${install_path}/ascend-toolkit/latest/tools/msadvisor/conf/train.json -p "parallel_optimization_model.device=2048;parallel_optimization_model.mini_batch_size=2048;parallel_optimization_model.model_mode=PanGu_13B"仅需要微调train.json文件内的device、mini_batch_size、model_mode参数时使用。
- 方式二：
msadvisor -d ${data_path}/ -c ${install_path}/ascend-toolkit/latest/tools/msadvisor/conf/train.json需要详细配置模型参数时使用。执行命令前按需编辑train.json文件内的parameter参数。
-d参数作为优化建议和日志的输出路径。train.json文件内参数的详细介绍请参见train.json文件参数说明。
- 方式一：
- 查看分析结果。
完成分析后，系统会将分析结果以打屏的形式展示并且保存分析结果。如图1所示。
分析结果会记录在${data_path}/recommendation/{timestamp}_{pid}.json文件中，供事后查询。
相关展示结果及优化建议参见下文输出结果和优化建议。
专家系统工具仅提供模型或算子的可优化项并给出优化建议，具体优化方式请开发者自行修改代码。
train.json文件参数说明
如下为train.json文件详细内容，所有参数配置值均为默认值，请根据实际情况配置各参数值。
{
"model_list": [
{
"model_name": "parallel_optimization_model",
"session_list": [
{
# Python知识库路径，固定路径
"python_model_path": "../python/py_model/parallel_optimization_model/src",
"parameter" :{
"device": 1024, # 集群场景中卡的总数
"mini_batch_size": 1024, # 单个epoch的数据大小
"model_mode": "PanGu_200B", # 训练使用的大模型名称，必须是“model_struc_configs”中存在模型名称
"profiling_para": {
"CUBE_utilization_ratio": 0.85, # Cube利用率
"VECTOR_compute_bound_ratio": 0.5, # 处于计算瓶颈的Vector算子比例
"VECTOR_utilization_ratio": 0.6, # Vector利用率
"bandwidth_utilization_ratio": 0.7, # 带宽利用率
"CUBE_OPs_ratio": 0.9868, # Cube算子占比
"VECTOR_OPs_ratio": 0.0132 # Vector算子占比
},
"hyperpara": {
"fp_bp_recomputation": 4, # 重计算参数
"fp_bp_linearity": 3, # 线性度参数
"AllReduce": "ringring", # AllReduce算法
"check_memory": false, # 是否检查内存
"mix_layer": false, # 是否为稠密、稀疏混合大模型
"hbm": 30, # 单卡显存
"CUBE_peak_performance": 262, # 理论Cube性能峰值
"VECTOR_peak_performance": 4, # 理论Vector性能峰值
"cluster": [0, 4, 8], # 训练时通信卡的数量
"bandwidth": [30, 120, 12.5] # 对应在cluster的[4卡间，8卡间，其他卡之间]的带宽值
},
# 大模型参数配置，每种大模型的相关参数键值都一样，但具体取值有所不同。目前默认的大模型有“PanGu_200B”,“PanGu_13B”，“PanGu_2_6B”,“PanGu_1_3B”,“GLAM_1_2T”,“GLAM_143B”，“Switch_C”
"model_struc_configs":{
"PanGu_200B":{
"attention_head": 128, # 模型参数
"embedding_size": 16384, # 模型参数
"seq_len": 1024, # 模型参数
"num_layers": 64, # 模型参数
"capacity_factor": 2, # 模型参数
"num_experts": 1, # 模型参数
"expantion_ratio": 4, # 模型参数
"optimizer_parallel": true, # 是否开启优化器并行
"weight_byte": 2 # 数据精度{1：fp16, 2：fp32}
},
"PanGu_13B":{
"attention_head": 40,
"embedding_size": 5120,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 40,
"capacity_factor": 2,
"num_experts": 1,
"expantion_ratio": 4,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
},
"PanGu_2_6B":{
"attention_head": 32,
"embedding_size": 2560,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 32,
"capacity_factor": 2,
"num_experts": 1,
"expantion_ratio": 4,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
},
"PanGu_1_3B":{
"attention_head": 32,
"embedding_size": 2560,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 16,
"capacity_factor": 2,
"num_experts": 1,
"expantion_ratio": 4,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
},
"GLAM_1_2T":{
"attention_head": 128,
"embedding_size": 8192,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 64,
"capacity_factor": 2,
"num_experts": 64,
"expantion_ratio": 4,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
},
"GLAM_143B":{
"attention_head": 128,
"embedding_size": 4096,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 32,
"capacity_factor": 2,
"num_experts": 64,
"expantion_ratio": 4,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
},
"Switch_C":{
"attention_head": 32,
"embedding_size": 2080,
"seq_len": 1024,
"num_layers": 30,
"capacity_factor": 1,
"num_experts": 2048,
"hidden_size": 6144,
"optimizer_parallel": true,
"weight_byte": 2
}
}
}
}
]
}
]
}
用户可以在“model_struc_configs”下自定义自己需要的大模型参数配置，即在“model_struc_configs”下添加新的模型名及其模型结构相应各字段的值，例如：
"model_struc_configs":{
"New_Model_Name":{
"attention_head": *, # 模型参数
"embedding_size": *, # 模型参数
"seq_len": *, # 模型参数
"num_layers": *, # 模型参数
"capacity_factor": *, # 模型参数
"num_experts": *, # 模型参数
"expantion_ratio": *, # 模型参数
"optimizer_parallel": *, # 是否开启优化器并行
"weight_byte": * # 数据精度{1：fp16, 2：fp32}
}
}