AI开发平台MODELARTS-推理性能测试:benchmark方法介绍
时间:2024-11-12 16:42:40
benchmark方法介绍
性能benchmark包括两部分。
- 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。
- 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
代码目录如下:
benchmark_tools ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
目前性能测试已经支持投机推理能力。
执行性能测试脚本前,需先安装相关依赖。
conda activate python-3.9.10 pip install -r requirements.txt
support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_llm_infer_90951.html
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