sra_benchmark开发者指南：如何扩展新的搜推模型到基准测试套件中

sra_benchmark开发者指南：如何扩展新的搜推模型到基准测试套件中

【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark

前往项目官网免费下载：https://ar.openeuler.org/ar/

sra_benchmark是面向鲲鹏SRA的基准测试套件，为开发者提供了全面的搜推模型性能评估方案。本文将详细介绍如何将新的搜索推荐模型扩展到该基准测试套件中，帮助开发者快速集成并评估模型性能。

1. 准备工作：环境与项目结构

在开始扩展新模型之前，首先需要了解sra_benchmark的项目结构。核心代码和配置文件主要集中在modelzoo/目录下，该目录包含了多种搜推模型的实现，如DeepFM、DIN、DLRM等。每个模型通常包含以下几个关键部分：

• 训练脚本：如train.py，用于模型的训练过程
• 分布式配置：如distribute_k8s/目录下的YAML文件，用于配置Kubernetes分布式训练环境
• 结果目录：如result/，用于存储训练好的模型和评估结果

1.1 克隆项目仓库

首先需要将项目克隆到本地环境：

git clone https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark cd sra_benchmark

2. 模型集成步骤：从代码到配置

2.1 创建模型目录结构

在modelzoo/目录下为新模型创建一个专属目录，建议使用模型名称作为目录名，例如modelzoo/my_new_model/。目录结构应包含以下内容：

my_new_model/ ├── distribute_k8s/ # Kubernetes分布式配置 │ ├── distribute_k8s_BF16.yaml │ ├── distribute_k8s_FP32.yaml │ └── launch.py ├── result/ # 模型训练结果 │ └── README.md ├── README.md # 模型说明文档 └── train.py # 模型训练脚本

2.2 实现模型训练代码

在train.py中实现新模型的训练逻辑。可以参考现有模型（如modelzoo/deepfm/train.py）的实现方式，确保代码风格和接口一致性。主要包含以下功能：

• 数据加载与预处理
• 模型定义与编译
• 训练过程控制
• 模型保存与评估

2.3 配置分布式训练环境

在distribute_k8s/目录下创建BF16和FP32两种精度的配置文件，定义Kubernetes集群中的资源分配、容器镜像、环境变量等参数。可以参考modelzoo/din/distribute_k8s/下的配置文件进行修改。

2.4 添加模型说明文档

在模型目录下创建README.md，详细描述模型的原理、使用方法、参数说明等内容。示例可参考modelzoo/wide_and_deep/README.md。

3. 基准测试集成：性能评估与结果记录

3.1 配置基准测试脚本

sra_benchmark提供了训练和推理吞吐量测试脚本，位于项目根目录下：

• 训练吞吐量测试：train_throughput_test.py
• 推理吞吐量测试：inference_throughput_test.py

需要在这些脚本中添加对新模型的支持，指定模型路径、输入输出格式等参数。

3.2 执行基准测试

使用以下命令执行训练吞吐量测试：

python train_throughput_test.py --model my_new_model --precision FP32

执行推理吞吐量测试：

python inference_throughput_test.py --model my_new_model --precision BF16

测试过程遵循下图所示的流程，包括模型训练（如需）、数据集下载、TensorFlow Serving部署、性能指标收集等步骤：

3.3 记录测试结果

测试结果将自动保存到模型目录下的result/文件夹中，包括日志文件、性能指标（如吞吐量、延迟）等。可以参考modelzoo/deepfm/result/中的文件结构进行整理。

4. 模型验证与优化

4.1 验证模型正确性

通过对比测试结果与预期性能指标，验证新模型是否正确集成。可以使用log_process.py工具（位于modelzoo/benchmark/cpu/和modelzoo/benchmark/gpu/目录下）处理日志文件，提取关键性能数据。

4.2 性能优化建议

如果测试结果未达到预期，可以从以下几个方面进行优化：

• 模型结构优化：参考现有模型的特征交互方式，如Domain-enhanced Feature Interaction和DFUB模块（如下图所示），提升模型表达能力。

• 训练参数调整：在配置文件中优化学习率、批大小等超参数
• 硬件资源配置：根据模型需求调整Kubernetes中的CPU、GPU资源分配

5. 提交与贡献

完成模型集成和测试后，可以通过提交Pull Request的方式将新模型贡献给sra_benchmark项目。确保代码符合项目的编码规范，并附上详细的测试报告和说明文档。

通过以上步骤，您可以轻松地将新的搜推模型扩展到sra_benchmark基准测试套件中，充分利用鲲鹏SRA的计算能力，获得准确的性能评估结果。

【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark