大模型推理性能测试工具对比评测
最近在做大模型微调项目时，需要对不同推理框架的性能进行评估，特此整理了几个主流测试工具的对比评测。
测试环境
- GPU: NVIDIA A100 80GB
- CPU: Intel Xeon Platinum 8358P
- OS: Ubuntu 20.04
- Python版本: 3.9
测试工具对比
1. TensorRT Inference Server (TIS)
# 安装TIS
pip install tensorrt-inference-server
# 启动服务
trtiserver --model-repository=/models --http-port=8000
2. ONNX Runtime
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
result = session.run(None, {"input": input_data})
3. Hugging Face Transformers
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="gpt2")
result = pipe("Hello, world!")
测试结果
经过多次测试，TensorRT Inference Server在吞吐量上表现最佳，但配置复杂；ONNX Runtime适合快速原型开发；Hugging Face Transformers最易用但性能一般。
实践建议
对于生产环境推荐使用TensorRT Inference Server，开发阶段可优先考虑ONNX Runtime。
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