大模型推理性能测试方法论分享
在大模型部署实践中，推理性能测试是确保生产环境稳定运行的关键环节。本文将分享一套可复现的性能测试方法论。
测试环境准备
# 安装必要的测试工具
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers accelerate
pip install benchmark
核心测试指标
- 响应时间：从请求发出到收到完整响应的时间
- 吞吐量：单位时间内处理的请求数
- 并发能力：系统同时处理多个请求的能力
复现步骤
- 准备测试脚本
benchmark.py:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import time
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
def benchmark_inference(prompt, num_runs=100):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
times = []
for _ in range(num_runs):
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
end_time = time.time()
times.append(end_time - start_time)
return sum(times) / len(times)
- 执行测试并记录结果
python benchmark.py
注意事项
- 确保测试环境与生产环境配置一致
- 多次测试取平均值避免偶然性
- 考虑不同batch size对性能的影响
讨论