基于A/B测试的推理优化效果评估方法

在大模型推理加速优化中，A/B测试是评估效果的关键手段。本文介绍基于A/B测试的推理优化效果评估方法。

核心流程

1. 数据集划分：将测试集按用户ID或请求ID随机划分为A、B两组，每组各占50%
2. 模型部署：A组使用基线模型，B组使用优化后模型
3. 指标收集：记录响应时间、吞吐量、准确率等关键指标

代码实现：

import random
import time

class ABTest:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}
    
    def run_test(self, baseline_model, optimized_model, test_data):
        # 分组处理
        group_a, group_b = self._split_data(test_data)
        
        # 执行测试
        start_time = time.time()
        result_a = self._process_group(baseline_model, group_a)
        result_b = self._process_group(optimized_model, group_b)
        end_time = time.time()
        
        return self._calculate_metrics(result_a, result_b, end_time - start_time)
    
    def _split_data(self, data):
        # 按ID哈希分组
        group_a, group_b = [], []
        for item in data:
            if hash(item['id']) % 2 == 0:
                group_a.append(item)
            else:
                group_b.append(item)
        return group_a, group_b

关键指标：响应时间降低15-30%，吞吐量提升20-40%，准确率保持在99%以上。通过统计显著性检验确保结果可靠性。

复现建议：准备不少于1000个测试样本，持续运行24小时以上，使用标准测试工具验证结果。