大模型评估指标选择与测试方法论
在大模型系统架构设计中，评估指标的选择直接决定了模型的实用价值。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的评估框架。
核心评估维度
性能指标：
- 推理延迟：使用
torch.cuda.Event测量批量处理时间 - 吞吐量：每秒处理请求数（requests/sec）
- 资源利用率：GPU/CPU内存占用率
import torch
start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
start.record()
# 模型推理代码
end.record()
torch.cuda.synchronize()
print(f"推理时间: {start.elapsed_time(end)}ms")
业务指标：
- 准确率/召回率：针对具体任务设计
- 用户满意度评分：通过A/B测试收集
测试方法论
- 基准测试：使用标准数据集（如GLUE、MMLU）
- 压力测试：模拟峰值流量场景
- 回归测试：版本更新后的对比验证
建议按季度进行评估，形成评估报告闭环。
这套方法论已在多个大模型部署项目中验证，具有良好的可复现性。
讨论