LLM测试中的性能调优技巧

在LLM测试中，性能调优是确保模型稳定运行的关键环节。最近在测试一个大型语言模型时，我发现通过调整批处理大小和序列长度可以显著提升测试效率。

踩坑记录： 最初使用默认的batch_size=1进行推理测试，发现吞吐量极低。经过分析，我尝试将batch_size从1调到32，性能提升了约40%。但进一步增大到64时，反而出现内存溢出问题。

可复现步骤：

from transformers import pipeline
import torch

# 初始化模型
model = pipeline("text-generation", model="gpt2", device=0)

# 测试不同batch_size的性能
for batch in [1, 8, 16, 32, 64]:
    try:
        inputs = ["Hello world"] * batch
        outputs = model(inputs, max_length=50)
        print(f"Batch size {batch}: Success")
    except Exception as e:
        print(f"Batch size {batch}: Failed - {e}")

优化建议：

1. 根据GPU内存动态调整batch_size
2. 启用torch.compile()进行编译优化
3. 使用混合精度训练减少内存占用

在社区中分享这些经验，希望能帮助更多测试工程师避免重复踩坑。