AI开发平台MODELARTS-语言模型推理性能测试:静态benchmark验证
时间：2024-11-12 16:42:39
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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。
- 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_90917.html
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