开源大模型推理性能测试方法论整理

开源大模型推理性能测试方法论整理

在大模型部署实践中，推理性能测试是确保生产环境稳定性的关键环节。本文将分享一套可复现的性能测试方法论。

测试环境准备

首先需要搭建标准化测试环境：

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

核心测试指标

1. 响应时间：从请求到返回的完整耗时
2. 吞吐量：单位时间内处理的请求数
3. 并发性能：多用户同时访问下的表现

可复现测试代码

import time
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts):
        self.texts = texts
    
    def __len__(self):
        return len(self.texts)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.texts[idx]

def benchmark_model(model, tokenizer, test_data, batch_size=1):
    model.eval()
    dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False)
    
    # 预热
    for batch in list(dataloader)[:2]:
        inputs = tokenizer(batch, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
    
    # 实际测试
    times = []
    for batch in dataloader:
        inputs = tokenizer(batch, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        start_time = time.time()
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
        end_time = time.time()
        times.append(end_time - start_time)
    
    return times

关键优化建议

• 使用混合精度训练减少内存占用
• 合理设置batch size避免GPU OOM
• 配置适当的缓存策略

通过这套标准化测试流程，可以有效评估不同部署方案的性能表现。