大模型服务的性能评估体系

大模型服务的性能评估体系

在大模型服务的实际部署中，建立完善的性能评估体系是确保服务质量的关键。本文将从响应时间、吞吐量、资源利用率等维度，构建一套可复现的评估框架。

核心指标定义

响应时间（Latency）：从请求发出到收到完整响应的时间。使用 torch 的 time 模块进行精确测量。

吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数，单位为 QPS（Queries Per Second）。

实际评估脚本

import time
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def benchmark_model(model_path, prompt, batch_size=1):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).cuda()
    
    # 预热
    inputs = tokenizer([prompt] * batch_size, return_tensors="pt").to("cuda")
    _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    
    # 性能测试
    start_time = time.time()
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    end_time = time.time()
    
    latency = (end_time - start_time) * 1000  # ms
    qps = batch_size / (end_time - start_time)
    
    return latency, qps

部署环境监控

建议使用 NVIDIA DCGM 监控 GPU 利用率、显存占用等关键指标。

该体系可帮助团队量化模型性能，为资源规划和优化提供数据支持。