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 20:36:22
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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