开源大模型推理性能测试对比报告

开源大模型推理性能测试对比报告

随着大模型技术的快速发展，推理性能成为生产环境部署的关键考量因素。本文将对主流开源大模型在相同硬件配置下的推理性能进行对比测试，为ML工程师提供实际部署参考。

测试环境

• 硬件：NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
• 软件：CUDA 12.1, cuDNN 8.9, PyTorch 2.0
• 模型：Llama2-7B, Mistral-7B, Qwen-7B

测试方法

使用以下脚本进行推理时间测试：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

prompt = "请介绍一下人工智能技术"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')

with torch.no_grad():
    start_time = time.time()
    output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
    end_time = time.time()
    print(f"推理时间: {end_time - start_time:.2f}秒")

测试结果

结论与建议

Mistral-7B在相同配置下表现最优，适合对推理速度有要求的场景。建议在实际部署前进行基准测试，以确保生产环境性能满足业务需求。