perf

README.md

@@ -62,17 +62,17 @@ train.dist.pipeline_parallel_size = 1
     cd libai
     bash tools/train.sh tools/train_net.py configs/gpt2_pretrain.py 4
 
-### 性能和收敛性
+### 模型精度
 
 训练数据：[https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ci-files/dataset/libai/gpt_dataset](链接)
 
 使用的GPGPU：4张DCU-Z100-16G。
 
-模型性能及收敛性：
+模型精度：
 
-| 卡数 | 分布式工具 |       性能       |            收敛性             |
-| :--: | :--------: | :--------------: | :---------------------------: |
-|  4   | Libai-main | 129.55 samples/s | total_loss: 4.336/10000 iters |
+| 卡数 | 分布式工具 |            收敛性             |
+| :--: | :--------: | :---------------------------: |
+|  4   | Libai-main | total_loss: 4.336/10000 iters |
 
 ## GPT2-13B预训练
 
@@ -130,16 +130,16 @@ train.dist.pipeline_parallel_size = 4
     tail -f log/xxx.out.log	#查看输出log
     tail -f log/xxx.err.log	#查看错误log
 
-### 性能和收敛性
+### 模型精度
 
 训练数据：[https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ci-files/dataset/libai/gpt_dataset](链接)
 
 使用的GPGPU：96张DCU-Z100-16G。
 
-模型性能及收敛性：
-| 卡数 | 分布式工具 | 性能 | 收敛性 |
-| :------: | :------: | :------: |:------: |
-| 96 | Libai-main | 2.27 samples/s | total_loss: 5.56/1299 iters |
+模型精度：
+| 卡数 | 分布式工具 | 收敛性 |
+| :------: | :------: |:------: |
+| 96 | Libai-main | total_loss: 5.56/1299 iters |
 ## 参考
 * https://libai.readthedocs.io/en/latest/tutorials/get_started/quick_run.html
 * https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow