大模型推理性能测试方法论与实践
在大模型推理优化中，建立科学的性能测试方法论是提升效率的关键。本文基于实际工程实践，分享一套可复现的性能评估框架。
核心测试指标
首先明确关键指标：
- 推理延迟：单次推理耗时（ms）
- 吞吐量：每秒处理请求数（req/s）
- 内存占用：显存峰值使用率
实践步骤
- 环境准备：使用PyTorch 2.0 + CUDA 11.8，配置
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)避免OOM
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
device = torch.device("cuda")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased").to(device)
model.eval()
- 基准测试：
import time
# 预热
for _ in range(5):
with torch.no_grad():
model(input_ids)
# 正式测试
latencies = []
for i in range(100):
start = time.time()
with torch.no_grad():
output = model(input_ids)
end = time.time()
latencies.append((end - start) * 1000)
- 量化效果验证：使用torch.quantization进行INT8量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
关键优化策略
- 动态批处理：根据GPU负载动态调整batch size
- 缓存机制：对重复输入使用缓存避免重复计算
- 混合精度训练：FP16推理降低内存占用
通过这套方法论，我们能量化地评估不同优化策略的性能提升效果，为大模型部署提供可靠的数据支撑。
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