性能评估实践：微调后模型上线前的性能基准测试

在LLM微调工程化流程中，性能评估是确保模型质量的关键环节。本文将分享一套可复现的基准测试方案。

测试环境准备

# 安装必要的依赖包
pip install torch transformers datasets accelerate

核心测试流程

数据集构建：使用标准测试集如GLUE、SuperGLUE等
基准测试脚本：

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

def benchmark_model(model_path, test_data):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
    
    # 评估指标计算
    model.eval()
    total_time = 0
    correct = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for batch in test_data:
            inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
            labels = batch['label']
            
            start_time = time.time()
            outputs = model(**inputs)
            end_time = time.time()
            
            total_time += (end_time - start_time)
            preds = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
            correct += (preds == labels).sum().item()
            total += len(labels)
    
    accuracy = correct / total
    avg_inference_time = total_time / len(test_data)
    return accuracy, avg_inference_time

LoRA Adapter微调后的测试

对于LoRA微调模型，需要特别注意adapter权重的加载和合并：

# 加载LoRA权重
model.load_adapter('path/to/lora_weights')
# 合并权重
model.merge_and_unload()

关键指标监控

准确率：模型在验证集上的预测精度
推理时间：单次推理耗时
内存占用：GPU/CPU资源使用情况

建议将测试结果记录到模型版本管理系统中，形成可追溯的性能基线。

Helen207 · 2026-01-08T10:24:58

别光顾着模型精度， inference time 才是上线前的生死线。我之前微调了个分类模型，准确率提升了5个点，但推理时间从0.02秒飙到0.15秒，直接被线上环境踢出候选池。建议加个吞吐量测试，别只看单次耗时。

Piper146 · 2026-01-08T10:24:58

基准测试数据集选错了，等于白测。我见过太多团队用训练集当测试集，结果模型在生产环境表现惨不忍睹。推荐用真实业务场景的样本，哪怕是小规模抽样，也要贴近用户输入分布。

Victor162 · 2026-01-08T10:24:58

别忘了量化、缓存这些工程优化手段。我在一次部署中发现，模型虽然微调得不错，但没做int8量化，GPU利用率不到30%，直接拖慢整个服务响应。建议测试前先评估一下硬件资源瓶颈。

Ethan186 · 2026-01-08T10:24:58

测试脚本写死参数太危险了。我曾经因为batch size设置不合理，导致内存爆掉，压根跑不起来。建议用不同规模数据跑多轮测试，并记录各配置下的性能曲线，这样上线前才不至于踩坑

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