AI开发平台MODELARTS-语言模型推理性能测试:静态benchmark验证
时间:2024-12-09 20:36:23
静态benchmark验证
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。
- 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。
- 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。
cd benchmark_tools
语言模型脚本相对路径是tools/llm_evaluation/benchmark_tools/benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 --num-scheduler-steps 8 \ --parallel-num 1 4 8 16 32 --prompt-tokens 1024 2048 --output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv
参数说明
- --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。
- --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。
- --port:推理服务端口。
- --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
- --epochs:测试轮数,默认取值为5。
- --parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。
- --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如 128 128 2048 2048,数量需和--output-tokens的数量对应。
- --output-tokens:输出长度,支持多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。
- --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。
- --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1
- --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。
- --enable-prefix-caching:服务端是否启用enable-prefix-caching特性,默认为false。
- --prefix-caching-num:构造的prompt的公共前缀的序列长度,prefix-caching-num值需小于prompt-tokens。
- --use-spec-decode:是否使用投机推理进行输出统计,不输入默认为false。当使用投机推理时必须开启,否则会导致输出token数量统计不正确。注:由于投机推理的性能测试使用随机输入意义不大,建议开启--dataset-type、--dataset-path,并选择性开启--use-real-dataset-output-tokens使用真实数据集进行测试。
- --dataset-type:当使用投机推理时开启,benchmark使用的数据类型,当前支持random、sharegpt、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试;sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试;human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意:当输入为sharegpt或human-eval时,测试数据的输入长度为数据集的真实长度,--prompt-tokens的值会被忽略。
- --dataset-path:数据集的路径,仅当--dataset-type为sharegpt或者human-eval的时候生效。
- --use-real-dataset-output-tokens:当使用投机推理时开启,设置输出长度是否使用数据集的真实长度,不输入默认为false。当使用该选项时,测试数据的输出长度为数据集的真实长度,--output-tokens的值会被忽略。
- --num-speculative-tokens:仅当开启--use-spec-decode时生效,需和服务启动时配置的--num-speculative-tokens一致。默认为-1。当该值大于等于0时,会基于该值计算投机推理的接受率指标。
- 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。
图1 静态benchmark测试结果(示意图)
support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_llm_infer_91006.html
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