大模型测试中的性能基准测试踩坑记录
最近在参与开源大模型的性能基准测试工作时，踩了不少坑，特来分享一下经验教训。
测试环境配置
首先，我们使用了以下环境进行测试：
- 服务器配置：8核CPU，32GB内存，NVIDIA RTX 3090显卡
- 大模型版本：LLaMA-7B
- 测试工具：
transformers库 +torch框架
核心问题与解决方案
问题1：内存泄漏导致测试中断
在运行推理性能测试时，发现程序运行几分钟后内存占用持续增长。通过nvidia-smi观察到GPU显存也在不断增加。
复现步骤：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model")
for i in range(100):
inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# 未释放缓存
解决方法：使用torch.cuda.empty_cache()清理显存
问题2：测试结果不稳定
多次运行相同测试，得到的推理时间差异较大。
解决方法：
- 预热模型：先运行几次避免冷启动影响
- 多次取平均值：至少运行5次取平均值
- 关闭torch优化：
torch.backends.cudnn.benchmark = False
问题3：基准测试工具缺失
目前社区缺乏统一的基准测试工具，导致各团队测试结果无法横向对比。
建议
建议引入自动化测试框架如pytest-benchmark进行标准化测试，避免重复踩坑。
测试代码示例：
import pytest
import time
def test_inference_performance(benchmark):
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt")
def run_model():
return model(**inputs)
result = benchmark(run_model)
assert result is not None
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