基础模型基准测试工具(FMBench)实战指南-优快云博客

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基础模型基准测试工具(FMBench)实战指南

foundation-model-benchmarking-tool Foundation model benchmarking tool. Run any model on Amazon SageMaker and benchmark for performance across instance type and serving stack options. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/foundation-model-benchmarking-tool

项目介绍

FMBench 是一个专为在 AWS 平台上运行的任何基础模型（Foundation Model）设计的性能基准测试工具。它允许开发者和研究人员在不同的AWS服务上（包括Amazon SageMaker、Bedrock、EKS及EC2等）部署并测试模型的性能，涵盖了从标准的GPU实例到最新的推理优化实例类型。该工具支持高度灵活性，可以搭配不同实例类型（如g5、p4d、p5、Inf2）、推断容器（DeepSpeed、TensorRT、HuggingFace TGI等），以及自定义参数配置。

FMBench不仅能进行性能测试，还能评估模型精度，这对于确保AI工作的质量和效率至关重要。它通过开放源码模型、第三方模型乃至企业内部数据训练的专有模型的广泛适用性，为企业提供了强大的决策支持系统来选择或优化其生成式AI的工作负载。

项目快速启动

要快速启动FMBench，首先你需要安装必要的环境。以下是在一个简单的Python环境中设置FMBench的基本步骤：

步骤一：安装FMBench

确保你的计算机已安装Python和pip。然后，通过pip安装FMBench：

pip install fmbench

步骤二：配置AWS环境

确保你已经配置了AWS CLI，并且有适当的权限访问所需的AWS资源，如S3桶和SageMaker。

步骤三：获取配置文件

FMBench工作流程基于配置文件。你可以从项目仓库的configs目录中复制一个示例配置文件，例如：

git clone https://github.com/aws-samples/foundation-model-benchmarking-tool.git
cd foundation-model-benchmarking-tool
cp configs/config-llama2-7b-g5-quick.yml my-config.yml

编辑my-config.yml以符合你的需求，比如更改实例类型或模型。

步骤四：执行基准测试

接下来，使用修改后的配置文件运行基准测试：

fmbench run --config my-config.yml

这将会启动测试过程，并将结果保存到你配置好的S3存储桶内。

应用案例与最佳实践

模型选型：利用FMBench评估不同模型在特定工作负载上的表现，比如通过比较Llama2和Llama3在不同实例上的性能和成本，来决定哪个最适合你的应用场景。
优化成本：对比不同实例类型上的性能指标，找到性价比最优的部署方案。
容器化部署：使用FMBench测试自定义容器或DJL serving容器，了解如何配置以达到最佳性能。

最佳实践中，重要的是详细记录每一次测试的配置，以便未来参考或复现结果。

典型生态项目

FMBench能够与AWS生态系统中的多种服务无缝集成，比如结合Amazon S3用于数据存储和结果归档，利用Amazon SageMaker进行更复杂的模型训练和部署实验。此外，对于需要自动化持续测试的团队，它可以和AWS CodePipeline或GitHub Actions一起使用，实现测试的自动化触发和报告的自动发布。

通过这种方式，FMBench不仅帮助了单个项目的模型优化，还促进了整个组织范围内AI服务的标准化和效能提升，是构建健壮、高效AI解决方案的关键工具之一。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考