性能测试方法论：如何评估微调后模型运行效率

在LLM微调工程化实践中，性能测试是验证模型实际应用价值的关键环节。本文将介绍一套可复现的性能评估方法论。

核心测试指标

• 推理延迟：从输入到输出的时延
• 吞吐量：单位时间处理请求数
• 内存占用：显存/内存使用情况
• 资源利用率：CPU/GPU使用率

实施步骤

1. 基准测试环境设置

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your_model_path").to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_tokenizer_path")

2. 延迟测试代码

import time

def measure_latency(prompt, model, tokenizer):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    start_time = time.time()
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

3. 吞吐量测试

import asyncio

async def throughput_test(model, tokenizer, prompts):
    tasks = [measure_latency(p, model, tokenizer) for p in prompts]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return sum(results) / len(results)

评估标准

对于LoRA和Adapter微调模型，建议对比原始基座模型的性能差异，确保在保持精度的同时实现效率提升。测试应在真实业务场景下进行，包括不同长度输入文本的平均延迟和最大并发处理能力。