大模型推理性能测试工具推荐

在大模型推理性能测试中，选择合适的工具至关重要。本文推荐几款实用的性能测试工具，并提供可复现的测试方法。

1. TorchServe + TorchScript

对于PyTorch模型，推荐使用TorchServe进行推理测试。首先需要将模型转换为TorchScript格式：

import torch
model = YourModel()
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.jit.trace(model, example_input).save("model.pt")

然后启动TorchServe服务：

torchserve --start --model-name model --model-path model.pt

使用curl测试性能：

curl -X POST http://localhost:8080/predictions/model -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": [1,2,3]}'

2. TensorRT Inference Server

对于NVIDIA GPU，TensorRT Inference Server提供了高性能推理。通过ONNX导出模型后部署：

triton-server --model-repository=/models

测试脚本可使用Python客户端：

import tritonclient.http as http_client
client = http_client.InferenceServerClient(url="localhost:8000")

3. 自定义性能监控工具

编写简单的延迟统计脚本，记录推理时间：

import time
start_time = time.time()
result = model(input_data)
end_time = time.time()
print(f"Inference time: {end_time - start_time:.4f}s")

这些工具结合使用，可以全面评估大模型推理性能。

推荐的测试流程：

1. 模型格式转换
2. 服务部署
3. 并发请求测试
4. 结果分析与优化