在LLM微调工程化实践中，性能基准测试是确保模型上线前质量的关键环节。本文将详细介绍如何通过系统性测试来评估微调后模型的性能表现。
核心性能指标
首先明确关键指标：
- 推理速度：每秒处理token数（tokens/sec）
- 内存占用：显存使用峰值（GB）
- 准确率：在验证集上的各项任务准确率
- 响应延迟：平均响应时间（ms）
具体测试方案
以LoRA微调的Qwen模型为例，使用以下测试脚本：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from datasets import load_dataset
# 加载模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-path")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-model-path")
# 测试推理速度
inputs = tokenizer(["测试文本"] * 100, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, do_sample=False)
复现步骤
- 准备测试数据集
- 使用LoRA适配器加载微调模型
- 执行批量推理测试
- 记录并对比基准性能
通过这样的标准化测试流程，可以有效保障微调模型在生产环境中的稳定性和可靠性。
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