pytorch/serve

Accelerated preprocessing

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#1,546 opened on 2022年4月1日

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説明

This recent PR by @min-jean-cho https://github.com/pytorch/serve/pull/1545 has made me realize how much performance we're leaving on the table when it comes to acceleration of preprocessing operations. We could more easily support more torchvision backends, faster tokenizers and add more hardware specific configurations to make it for developers to pick and choose.

This will also help our #1457 efforts since there we'd only considered so far performance of torchserve and inference()

  • Accelerated decoding
  • Accelerated preprocessing ops
  • Graph mode accelerated processing ops - like DALI

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
performancemachine learning
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。
1-2 days
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。
stale
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。
mostly clear
前提条件
Basic knowledge of PyTorch ServePython programmingFamiliarity with torchvision
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。
40
調査方針
Review the linked PR #1545 for acceleration ideas. Investigate the current preprocessing pipeline in PyTorch Serve, focusing on image and text preprocessing. Consider integrating torchvision's acceleration features and hardware specific optimizations. Examine existing code in the `serve/` directory for potential entry points to implement accelerated decoding and preprocessing ops.