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语言模型推理性能测试 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
推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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语言模型推理性能测试 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
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1*
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
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工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
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