性能基准测试：微调模型上线前的效率评估方法

在LLM微调工程化实践中，性能基准测试是确保模型上线前效率评估的关键环节。本文将介绍一套可复现的效率评估方法。

基准测试流程

首先，准备测试环境：

pip install transformers accelerate datasets torch

1. 数据准备与预处理

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer

dataset = load_dataset("json", data_files="train.json")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

2. LoRA微调配置

from peft import get_peft_model, LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

3. 性能测试脚本

import time
import torch
from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator()
model = get_peft_model(model, lora_config)

def benchmark_inference(model, inputs):
    start_time = time.time()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

通过上述方法，可量化微调后的模型在推理速度、内存占用等关键指标，为上线决策提供数据支持。

复现步骤总结

1. 准备测试数据集
2. 配置LoRA参数
3. 运行基准测试
4. 记录并分析性能指标