模型版本书写样例

版本配套信息 -> Requirements

• 根据版本配套表，书写模型构建的ms+ascend+cann版本信息
• 表头统一小写，表格内容居中

mindspore	ascend driver	firmware	cann toolkit/kernel
2.3.1	24.1.RC2	7.3.0.1.231	8.0.RC2.beta1
2.3.0	24.1.RC2	7.3.0.1.231	8.0.RC2.beta1
2.1.0	23.0.rc2	6.4.12.1.241	6.3.RC2

例如：模型是在mindspore 2.3.0 验证过的。书写如下，表头统一小写：

Requirements

mindspore	ascend driver	firmware	cann toolkit/kernel
2.3.0	24.1.RC2	7.3.0.1.231	8.0.RC2.beta1

性能表现书写 -> Performance

• 指明模型测试的机器和模式，该信息单独阐述在表格上方: Experiments are tested on ascend [910/910*] with mindspore [2.3.1/xxxx] graph mode

• 如支持多个mindspore版本，请针对不同版本分开多张表

• 表头统一小写，表格居中

• 填写名称

  【MUST】- 以下内容必须填写

  • model name - 模型名称，例如 dit
  • cards - 训练卡数，例如 1
  • batch size - 单卡的批量大小，例如 64
  • resolution - 文生图/文生视频分辨率，例如 1024x1024 or 16x512x512
  • jit level - mindspore 2.3 版本后，例如 O0/O1/O2
  • graph compile - 图编译时间， 例如 3～5 mins
  • s/step - 单步速度，保留2位小数，例如 0.89
  • img/s - FPS，等于 cards * batch size / step time，保留2位小数，例如 71.91
  • [推理] scheduler/sampler - scheduler/采样器名称（如有），例如 DDIM
  • [推理] step - 推理步数，例如 40

  【OPTIONAL】- 以下内容可根据不同模型选择性填写

  • method - 同一模型如有不同训练方法可指明，例如 dreambooth/lora
  • stage - 文生视频模型训练可能涉及多阶段训练，如涉及需指明训练阶段，例如 1
  • grad accu - grad accumulation step 梯度累加，例如 1
  • sink - 是否开启数据下沉模式， ON/OFF
  • flash attn - 是否使用 flash attention， ON/OFF
  • recompute - 是否开启重计算，ON/OFF
  • cache - 是否开启数据缓存，ON/OFF
  • discriminator - 是否使用discriminator，ON/OFF
  • precision - 精度，例如 fp32/fp16/bf16，如涉及混合精度可在表格下写note注释
  • [推理] s/img - 单图推理速度，保留2位小数，例如 3.22
  • [推理] s/video - 单视频推理速度，保留2位小数，例如 25.22
  • [推理] psnr 推理结果metric，保留2位小数，例如 28.95
  • [推理] ssim 推理结果metric，保留2位小数，例如 0.87
  • recipe - yaml文件配置链接，例如 yaml
  • weight - 权重链接，例如 weight
  • 其他内容（持续补充）

• 填写顺序

  前面 4 （或者5）列固定为：

  model name	method (如有)	cards	batch size	resolution	中间optional列
  sd 1.5	lora	1	1	512x512	...

  倒数列顺序固定为：

  • 训练

  中间optional列	precision（如有）	jit level	graph compile	s/step	img/s
  ...	fp16	O1	5 mins	0.50	2.00

  • 推理

  中间optional列	scheduler	steps	jit level	graph compile	s/step (如有)	img/s	psnr (如有)	ssim (如有)
  ...	ddim	40	O1	5 mins	0.11	4.40	xx.xx	xx.xx

  • 如有 recipe 与 weight 文件列，则放最后两列：

  前面固定列	中间optional列	倒数固定列	recipe	weight
  ...	...	...	yaml	weight

以dit模型为例，模型表现书写如下：

Performance

Experiments are tested on ascend 910* with mindspore 2.3.1 graph mode.

model name	cards	batch size	resolution	recompute	sink	jit level	graph compile	s/step	img/s
dit	1	64	256x256	OFF	ON	O2	3~5 mins	0.89	71.91
dit	1	64	256x256	ON	ON	O2	3~5 mins	0.95	67.37
dit	4	64	256x256	ON	ON	O2	3~5 mins	1.03	248.52
dit	8	64	256x256	ON	ON	O2	3~5 mins	0.93	515.61