机器学习模型推理速度性能基准测试
作为DevOps工程师，构建模型监控平台时，推理速度是核心性能指标。以下是完整的基准测试方案。
测试环境配置
# 安装依赖包
pip install scikit-learn tensorflow pytorch numpy pandas
核心监控指标定义
关键指标：
- 平均推理时间 (Avg Inference Time)
- 95%百分位推理时间 (P95 Inference Time)
- 吞吐量 (Throughput)
- 内存占用率 (Memory Usage)
- CPU使用率 (CPU Utilization)
实施步骤
- 模型加载测试
import time
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('model.pkl')
# 预热模型
for _ in range(100):
model.predict(np.random.rand(1, 10))
- 基准测试代码
# 执行1000次推理测试
inference_times = []
for i in range(1000):
start_time = time.time()
result = model.predict(input_data)
end_time = time.time()
inference_times.append(end_time - start_time)
avg_time = np.mean(inference_times)
percentile_95 = np.percentile(inference_times, 95)
- 性能基准设置
- 目标：平均推理时间 < 50ms
- 告警阈值：平均时间 > 100ms (严重告警)
- 告警阈值：95%分位数 > 200ms (警告告警)
告警配置方案
在Prometheus中添加规则：
groups:
- name: model_performance
rules:
- alert: HighInferenceLatency
expr: avg_over_time(model_inference_time[5m]) > 100
for: 2m
labels:
severity: critical
- alert: SlowModelInference
expr: histogram_quantile(0.95, rate(model_inference_time_bucket[5m])) > 200
for: 5m
labels:
severity: warning
可复现性保障
- 使用固定测试数据集
- 确保模型版本一致性
- 在相同硬件环境重复测试
- 建立CI/CD流水线中的自动化基准测试环节
讨论