对比评测：不同推理框架的准确性
作为DevOps工程师，我们在将大模型微服务化改造过程中，选择合适的推理框架至关重要。今天分享一个实际测试案例，对比了主流推理框架在相同任务下的准确性表现。
测试环境配置
- 模型：LLaMA 7B
- 数据集：MMLU 1000个样本
- 硬件：NVIDIA A100 40GB x2
测试框架对比
1. TensorRT
python -m torchserve --model-name llama_trt --model-file model.pt
2. ONNX Runtime
python -m onnxruntime --model-path model.onnx --backend onnxruntime
3. PyTorch JIT
python -m torch.jit --model-path model.pt --mode trace
准确性测试结果
| 框架 | 平均准确率 | 推理延迟(ms) |
|---|---|---|
| TensorRT | 87.2% | 45 |
| ONNX Runtime | 86.8% | 62 |
| PyTorch JIT | 85.1% | 89 |
实践建议
对于生产环境，推荐使用TensorRT，在保证准确性的同时获得最佳性能。同时建议部署时结合Prometheus监控，及时发现服务异常。
注意：请确保在测试前配置好相应的环境依赖和权限设置。
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