[i18n-ar] Translated file : docs/source/ar/benchmarks.md into Arabic

docs/source/ar/benchmarks.md

@@ -0,0 +1,345 @@
+# معايير الأداء
+
+> ⚠️ تنبيه: أدوات قياس الأداء من Hugging Face أصبحت قديمة، ويوصى باستخدام مكتبات قياس أداء خارجية لقياس سرعة وتعقيد الذاكرة في نماذج المحول.
+
+[[open-in-colab]]
+
+لنلق نظرة على كيفية قياس أداء نماذج 🤗 Transformers، وأفضل الممارسات، ومعايير الأداء المتاحة بالفعل.
+
+يمكن العثور على دفتر ملاحظات يشرح بالتفصيل كيفية قياس أداء نماذج 🤗 Transformers [هنا](https://github.com/huggingface/notebooks/tree/main/examples/benchmark.ipynb).
+
+## كيفية قياس أداء نماذج 🤗 Transformers
+
+تسمح الفئتان [`PyTorchBenchmark`] و [`TensorFlowBenchmark`] بقياس أداء نماذج 🤗 Transformers بمرونة. تتيح لنا فئات قياس الأداء قياس _الاستخدام الأقصى للذاكرة_ و _الوقت اللازم_ لكل من _الاستدلال_ و _التدريب_.
+
+> هنا، يتم تعريف _الاستدلال_ بواسطة تمرير إلى الأمام واحد، ويتم تعريف _التدريب_ بواسطة تمرير إلى الأمام والخلف.
+
+تتوقع فئات قياس الأداء [`PyTorchBenchmark`] و [`TensorFlowBenchmark`] كائنًا من النوع [`PyTorchBenchmarkArguments`] و [`TensorFlowBenchmarkArguments`]، على التوالي، للتنفيذ. [`PyTorchBenchmarkArguments`] و [`TensorFlowBenchmarkArguments`] هي فئات بيانات وتحتوي على جميع التكوينات ذات الصلة لفئة قياس الأداء المقابلة. في المثال التالي، يتم توضيح كيفية قياس أداء نموذج BERT من النوع _bert-base-cased_.
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+```py
+>>> from transformers import PyTorchBenchmark, PyTorchBenchmarkArguments
+
+>>> args = PyTorchBenchmarkArguments(models=["google-bert/bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512])
+>>> benchmark = PyTorchBenchmark(args)
+```
+</pt>
+<tf>
+
+```py
+>>> from transformers import TensorFlowBenchmark, TensorFlowBenchmarkArguments
+
+>>> args = TensorFlowBenchmarkArguments(
+...     models=["google-bert/bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512]
+... )
+>>> benchmark = TensorFlowBenchmark(args)
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+هنا، يتم تمرير ثلاثة حجج إلى فئات بيانات حجة قياس الأداء، وهي `models` و `batch_sizes` و `sequence_lengths`. الحجة `models` مطلوبة وتتوقع `قائمة` من محددات هوية النموذج من [مركز النماذج](https://huggingface.co/models) تحدد حجج القائمة `batch_sizes` و `sequence_lengths` حجم `input_ids` الذي يتم قياس أداء النموذج عليه. هناك العديد من المعلمات الأخرى التي يمكن تكوينها عبر فئات بيانات حجة قياس الأداء. لمزيد من التفاصيل حول هذه المعلمات، يمكنك إما الرجوع مباشرة إلى الملفات `src/transformers/benchmark/benchmark_args_utils.py`، `src/transformers/benchmark/benchmark_args.py` (لـ PyTorch) و `src/transformers/benchmark/benchmark_args_tf.py` (لـ Tensorflow). أو، بدلاً من ذلك، قم بتشغيل أوامر shell التالية من الجذر لطباعة قائمة وصفية بجميع المعلمات القابلة للتكوين لـ PyTorch و Tensorflow على التوالي.
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+```bash
+python examples/pytorch/benchmarking/run_benchmark.py --help
+```
+
+يمكن ببساطة تشغيل كائن قياس الأداء الذي تم تنفيذه عن طريق استدعاء `benchmark.run()`.
+
+```py
+>>> results = benchmark.run()
+>>> print(results)
+====================       INFERENCE - SPEED - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length     Time in s                  
+--------------------------------------------------------------------------------
+google-bert/bert-base-uncased          8               8             0.006     
+google-bert/bert-base-uncased          8               32            0.006     
+google-bert/bert-base-uncased          8              128            0.018     
+google-bert/bert-base-uncased          8              512            0.088     
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+====================      INFERENCE - MEMORY - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length    Memory in MB 
+--------------------------------------------------------------------------------
+google-bert/bert-base-uncased          8               8             1227
+google-bert/bert-base-uncased          8               32            1281
+google-bert/bert-base-uncased          8              128            1307
+google-bert/bert-base-uncased          8              512            1539
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+====================        ENVIRONMENT INFORMATION         ====================
+
+- transformers_version: 2.11.0
+- framework: PyTorch
+- use_torchscript: False
+- framework_version: 1.4.0
+- python_version: 3.6.10
+- system: Linux
+- cpu: x86_64
+- architecture: 64bit
+- date: 2020-06-29
+- time: 08:58:43.371351
+- fp16: False
+- use_multiprocessing: True
+- only_pretrain_model: False
+- cpu_ram_mb: 32088
+- use_gpu: True
+- num_gpus: 1
+- gpu: TITAN RTX
+- gpu_ram_mb: 24217
+- gpu_power_watts: 280.0
+- gpu_performance_state: 2
+- use_tpu: False
+```
+</pt>
+<tf>
+
+```bash
+python examples/tensorflow/benchmarking/run_benchmark_tf.py --help
+```
+
+يمكن ببساطة تشغيل كائن قياس الأداء الذي تم تنفيذه عن طريق استدعاء `benchmark.run()`.
+
+```py
+>>> results = benchmark.run()
+>>> print(results)
+>>> results = benchmark.run()
+>>> print(results)
+====================       INFERENCE - SPEED - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length     Time in s                  
+--------------------------------------------------------------------------------
+google-bert/bert-base-uncased          8               8             0.005
+google-bert/bert-base-uncased          8               32            0.008
+google-bert/bert-base-uncased          8              128            0.022
+google-bert/bert-base-uncased          8              512            0.105
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+====================      INFERENCE - MEMORY - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length    Memory in MB 
+--------------------------------------------------------------------------------
+google-bert/bert-base-uncased          8               8             1330
+google-bert/bert-base-uncased          8               32            1330
+google-bert/bert-base-uncased          8              128            1330
+google-bert/bert-base-uncased          8              512            1770
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+====================        ENVIRONMENT INFORMATION         ====================
+
+- transformers_version: 202.11.0
+- framework: Tensorflow
+- use_xla: False
+- framework_version: 2.2.0
+- python_version: 3.6.10
+- system: Linux
+- cpu: x86_64
+- architecture: 64bit
+- date: 2020-06-29
+- time: 09:26:35.617317
+- fp16: False
+- use_multiprocessing: True
+- only_pretrain_model: False
+- cpu_ram_mb: 32088
+- use_gpu: True
+- num_gpus: 1
+- gpu: TITAN RTX
+- gpu_ram_mb: 24217
+- gpu_power_watts: 280.0
+- gpu_performance_state: 2
+- use_tpu: False
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+بشكل افتراضي، يتم قياس _الوقت_ و _الذاكرة المطلوبة_ لـ _الاستدلال_. في مثال الإخراج أعلاه، يُظهر القسمان الأولان النتيجة المقابلة لـ _وقت الاستدلال_ و _ذاكرة الاستدلال_. بالإضافة إلى ذلك، يتم طباعة جميع المعلومات ذات الصلة حول بيئة الحوسبة، على سبيل المثال نوع وحدة معالجة الرسومات (GPU)، والنظام، وإصدارات المكتبة، وما إلى ذلك، في القسم الثالث تحت _معلومات البيئة_. يمكن حفظ هذه المعلومات بشكل اختياري في ملف _.csv_ عند إضافة الحجة `save_to_csv=True` إلى [`PyTorchBenchmarkArguments`] و [`TensorFlowBenchmarkArguments`] على التوالي. في هذه الحالة، يتم حفظ كل قسم في ملف _.csv_ منفصل. يمكن اختيارًا تحديد مسار كل ملف _.csv_ عبر فئات بيانات حجة قياس الأداء.
+
+بدلاً من قياس أداء النماذج المُدربة مسبقًا عبر محدد هويتها، على سبيل المثال `google-bert/bert-base-uncased`، يمكن للمستخدم بدلاً من ذلك قياس أداء تكوين تعسفي لأي فئة نموذج متاحة. في هذه الحالة، يجب إدراج "قائمة" من التكوينات مع حجة قياس الأداء كما هو موضح أدناه.
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+```py
+>>> from transformers import PyTorchBenchmark، PyTorchBenchmarkArguments، BertConfig
+
+>>> args = PyTorchBenchmarkArguments(
+...     models=["bert-base"، "bert-384-hid"، "bert-6-lay"]، batch_sizes=[8]، sequence_lengths=[8، 32، 128، 512]
+... )
+>>> config_base = BertConfig()
+>>> config_384_hid = BertConfig(hidden_size=384)
+>>> config_6_lay = BertConfig(num_hidden_layers=6)
+
+>>> benchmark = PyTorchBenchmark(args، configs=[config_base، config_384_hid، config_6_lay])
+>>> benchmark.run()
+====================       INFERENCE - SPEED - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length       Time in s                  
+--------------------------------------------------------------------------------
+bert-base                  8              128            0.006
+bert-base                  8              512            0.006
+bert-base                  8              128            0.018     
+bert-base                  8              512            0.088     
+bert-384-hid              8               8             0.006     
+bert-384-hid              8               32            0.006     
+bert-384-hid              8              128            0.011     
+bert-384-hid              8              512            0.054     
+bert-6-lay                 8               8             0.003     
+bert-6-lay                 8               32            0.004     
+bert-6-lay                 8              128            0.009     
+bert-6-lay                 8              512            0.044
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+====================      INFERENCE - MEMORY - RESULT       ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+Model Name             Batch Size     Seq Length      Memory in MB
+## نتائج اختبار الأداء
+
+في هذا القسم، يتم قياس _وقت الاستدلال_ و _الذاكرة المطلوبة_ للاستدلال، لمختلف تكوينات `BertModel`. يتم عرض النتائج في جدول، مع تنسيق مختلف قليلاً لكل من PyTorch و TensorFlow.
+
+--------------------------------------------------------------------------------
+| اسم النموذج | حجم الدفعة | طول التسلسل | الذاكرة بالميغابايت |
+--------------------------------------------------------------------------------
+| bert-base | 8 | 8 | 1277 |
+| bert-base | 8 | 32 | 1281 |
+| bert-base | 8 | 128 | 1307 |
+| bert-base | 8 | 512 | 1539 |
+| bert-384-hid | 8 | 8 | 1005 |
+| bert-384-hid | 8 | 32 | 1027 |
+| bert-384-hid | 8 | 128 | 1035 |
+| bert-384-hid | 8 | 512 | 1255 |
+| bert-6-lay | 8 | 8 | 1097 |
+| bert-6-lay | 8 | 32 | 1101 |
+| bert-6-lay | 8 | 128 | 1127 |
+| bert-6-lay | 8 | 512 | 1359 |
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+==================== معلومات البيئة ====================
+
+- transformers_version: 2.11.0
+- framework: PyTorch
+- use_torchscript: False
+- framework_version: 1.4.0
+- python_version: 3.6.10
+- system: Linux
+- cpu: x86_64
+- architecture: 64bit
+- date: 2020-06-29
+- time: 09:35:25.143267
+- fp16: False
+- use_multiprocessing: True
+- only_pretrain_model: False
+- cpu_ram_mb: 32088
+- use_gpu: True
+- num_gpus: 1
+- gpu: TITAN RTX
+- gpu_ram_mb: 24217
+- gpu_power_watts: 280.0
+- gpu_performance_state: 2
+- use_tpu: False
+```
+</pt>
+<tf>
+
+```py
+>>> from transformers import TensorFlowBenchmark, TensorFlowBenchmarkArguments, BertConfig
+
+>>> args = TensorFlowBenchmarkArguments(
+...     models=["bert-base", "bert-384-hid", "bert-6-lay"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512]
+... )
+>>> config_base = BertConfig()
+>>> config_384_hid = BertConfig(hidden_size=384)
+>>> config_6_lay = BertConfig(num_hidden_layers=6)
+
+>>> benchmark = TensorFlowBenchmark(args, configs=[config_base, config_384_hid, config_6_lay])
+>>> benchmark.run()
+==================== نتائج السرعة في الاستدلال ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+| اسم النموذج | حجم الدفعة | طول التسلسل | الوقت بالثانية |
+--------------------------------------------------------------------------------
+| bert-base | 8 | 8 | 0.005 |
+| bert-base | 8 | 32 | 0.008 |
+| bert-base | 8 | 128 | 0.022 |
+| bert-base | 8 | 512 | 0.106 |
+| bert-384-hid | 8 | 8 | 0.005 |
+| bert-384-hid | 8 | 32 | 0.007 |
+| bert-384-hid | 8 | 128 | 0.018 |
+| bert-384-hid | 8 | 512 | 0.064 |
+| bert-6-lay | 8 | 8 | 0.002 |
+| bert-6-lay | 8 | 32 | 0.003 |
+| bert-6-lay | 8 | 128 | 0.0011 |
+| bert-6-lay | 8 | 512 | 0.074 |
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+==================== نتائج الذاكرة في الاستدلال ====================
+--------------------------------------------------------------------------------
+| اسم النموذج | حجم الدفعة | طول التسلسل | الذاكرة بالميغابايت |
+--------------------------------------------------------------------------------
+| اسم النموذج | حجم الدفعة | طول التسلسل | الذاكرة بالميغابايت |
+--------------------------------------------------------------------------------
+| bert-base | 8 | 8 | 1330 |
+| bert-base | 8 | 32 | 1330 |
+| bert-base | 8 | 128 | 1330 |
+| bert-base | 8 | 512 | 1770 |
+| bert-384-hid | 8 | 8 | 1330 |
+| bert-384-hid | 8 | 32 | 1330 |
+| bert-384-hid | 8 | 128 | 1330 |
+| bert-384-hid | 8 | 512 | 1540 |
+| bert-6-lay | 8 | 8 | 1330 |
+| bert-6-lay | 8 | 32 | 1330 |
+| bert-6-lay | 8 | 128 | 1330 |
+| bert-6-lay | 8 | 512 | 1540 |
+--------------------------------------------------------------------------------
+
+==================== معلومات البيئة ====================
+
+- transformers_version: 2.11.0
+- framework: Tensorflow
+- use_xla: False
+- framework_version: 2.2.0
+- python_version: 3.6.10
+- system: Linux
+- cpu: x86_64
+- architecture: 64bit
+- date: 2020-06-29
+- time: 09:38:15.487125
+- fp16: False
+- use_multiprocessing: True
+- only_pretrain_model: False
+- cpu_ram_mb: 32088
+- use_gpu: True
+- num_gpus: 1
+- gpu: TITAN RTX
+- gpu_ram_mb: 24217
+- gpu_power_watts: 280.0
+- gpu_performance_state: 2
+- use_tpu: False
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+مرة أخرى، يتم قياس _وقت الاستدلال_ و _الذاكرة المطلوبة_ للاستدلال، ولكن هذه المرة لتكوينات مخصصة لـ `BertModel`. يمكن أن تكون هذه الميزة مفيدة بشكل خاص عند اتخاذ قرار بشأن التكوين الذي يجب تدريب النموذج عليه.
+
+## أفضل الممارسات في اختبار الأداء
+
+يسرد هذا القسم بعض أفضل الممارسات التي يجب مراعاتها عند إجراء اختبار الأداء لنموذج ما.
+
+- حالياً، يتم دعم اختبار الأداء على جهاز واحد فقط. عند إجراء الاختبار على وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، يوصى بأن يقوم المستخدم بتحديد الجهاز الذي يجب تشغيل التعليمات البرمجية عليه من خلال تعيين متغير البيئة `CUDA_VISIBLE_DEVICES` في الشل، على سبيل المثال `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0` قبل تشغيل التعليمات البرمجية.
+- يجب تعيين الخيار `no_multi_processing` إلى `True` فقط لأغراض الاختبار والتصحيح. ولضمان قياس الذاكرة بدقة، يوصى بتشغيل كل اختبار ذاكرة في عملية منفصلة والتأكد من تعيين `no_multi_processing` إلى `True`.
+- يجب دائمًا ذكر معلومات البيئة عند مشاركة نتائج اختبار أداء نموذج ما. يمكن أن تختلف النتائج اختلافًا كبيرًا بين أجهزة GPU المختلفة وإصدارات المكتبات، وما إلى ذلك، لذلك فإن نتائج الاختبار بمفردها ليست مفيدة جدًا للمجتمع.
+
+## مشاركة نتائج اختبار الأداء الخاص بك
+
+في السابق، تم إجراء اختبار الأداء لجميع النماذج الأساسية المتاحة (10 في ذلك الوقت) لقياس _وقت الاستدلال_، عبر العديد من الإعدادات المختلفة: باستخدام PyTorch، مع TorchScript وبدونها، باستخدام TensorFlow، مع XLA وبدونه. تم إجراء جميع هذه الاختبارات على وحدات المعالجة المركزية (CPU) (باستثناء XLA TensorFlow) ووحدات معالجة الرسوميات (GPU).
+
+يتم شرح هذا النهج بالتفصيل في [منشور المدونة هذا](https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2) وتتوفر النتائج [هنا](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sryqufw2D0XlUH4sq3e9Wnxu5EAQkaohzrJbd5HdQ_w/edit?usp=sharing).
+
+مع أدوات اختبار الأداء الجديدة، أصبح من الأسهل من أي وقت مضى مشاركة نتائج اختبار الأداء الخاص بك مع المجتمع:
+
+- [نتائج اختبار الأداء في PyTorch](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/benchmarking/README.md).
+- [نتائج اختبار الأداء في TensorFlow](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/benchmarking/README.md).