性能测试实践：微调模型部署前的基准测试方案
在LLM微调工程化实践中，性能测试是确保模型质量的关键环节。本文将介绍一套完整的基准测试方案，帮助开发者在部署前评估微调后模型的性能表现。
测试环境准备
pip install torch transformers datasets accelerate
核心测试流程
- 加载微调模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./lora_finetuned_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./lora_finetuned_model")
- 基准测试数据集构建
from datasets import load_dataset
# 使用通用测试集
test_data = load_dataset("cnn_dailymail", "3.0.0", split="test")
test_prompts = test_data["article"][:100] # 前100个样本
- 性能指标评估
import time
def benchmark_inference(model, tokenizer, prompts):
total_time = 0
for prompt in prompts:
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
end_time = time.time()
total_time += (end_time - start_time)
return total_time / len(prompts)
avg_latency = benchmark_inference(model, tokenizer, test_prompts)
print(f"平均推理时间: {avg_latency:.4f}秒")
LoRA微调测试要点
- 重点关注LoRA参数对推理速度的影响
- 对比原模型与微调后模型的响应时间
- 记录内存占用情况以评估部署成本
该方案可帮助开发者量化微调效果，为生产环境部署提供数据支撑。
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