大模型测试工具性能对比

最近在测试几个主流大模型的推理性能时，踩了不少坑，特来分享一下测试过程中的经验教训。

测试环境：Ubuntu 20.04，Python 3.9，CUDA 11.8，RTX 3090显卡

测试工具：使用了llm-bench、model-benchmark等自动化测试框架

踩坑记录：

1. 环境依赖问题：在安装llm-bench时，发现版本不兼容导致测试失败。解决方案是强制指定pip install llm-bench==0.1.2。

2. 测试脚本执行异常：使用model-benchmark时遇到超时问题，通过增加--timeout 300参数解决。

3. 结果解析错误：发现部分测试报告无法正确解析，通过编写自定义解析器修复。

可复现步骤：

pip install llm-bench==0.1.2
python -m llm_bench --model llama-2-7b --dataset test.json --timeout 300

建议测试前先确认环境依赖，避免不必要的重复测试。

#大模型测试 #自动化测试 #开源社区