Add Model FLOPS Utilization and Hardware FLOPS utilization % to the logs.

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learningperformance

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

half day

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

fresh

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

clear

前提条件

Basic PythonPyTorch basics

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

70

調査方針

Review the existing logging infrastructure in metaseq, likely in the training loop. Compute Model FLOPS Utilization and Hardware FLOPS utilization % as described in the PaLM paper (page 65). Implement the calculation and add the metrics to the logs. Check if any related PRs or issues exist for reference.