TraceML, एक ओपन-सोर्स PyTorch ट्रेनिंग डायग्नोस्टिक टूल का उपयोग ज्ञात LeRobot ट्रेनिंग रीग्रेशन को पुन: उत्पन्न करने और अपस्ट्रीम फिक्स #2408 के प्रभाव को मापने के लिए किया गया। विश्लेषण से पता चला कि, हालांकि अधिकांश DataLoader फ़ेच तेज़ थे, लेकिन बार-बार होने वाले फ़ेच पहले पांच सेकंड से अधिक समय लेते थे।

  • फिक्स के बाद स्टेप टाइम लगभग 1500ms से घटकर 117ms हो गया।
  • CPU DataLoader फ़ेच समय पहली जोड़ी में ~1375ms से घटकर 1.5ms हो गया और दूसरी जोड़ी में ~1427ms से घटकर 1.3ms हो गया।
  • कंप्यूट टाइम 110–116ms के आसपास स्थिर रहा, जिससे पुष्टि हुई कि वर्कलोड INPUT-BOUND से COMPUTE-BOUND में बदल गया।

यह टूल ट्रेनिंग लूप को इंस्ट्रुमेंट करके और दो रनों के बीच टाइमिंग की तुलना करके यह पहचानने में मदद करता है कि परिवर्तन के बाद जब ट्रेनिंग धीमी हो जाती है तो अतिरिक्त समय कहाँ जाता है।