LLMPerf 项目使用教程

LLMPerf 项目使用教程

【免费下载链接】llmperf LLMPerf is a library for validating and benchmarking LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmperf

1. 项目的目录结构及介绍

LLMPerf 项目旨在验证和基准测试大型语言模型（LLM）API的性能。以下是项目的目录结构及其各部分的简要介绍：

llmperf/
├── .gitignore                # 忽略Git的文件和目录
├── LICENSE.txt               # 项目许可证信息
├── NOTICE.txt                # 项目通知信息
├── README.md                 # 项目说明文件
├── analyze-token-benchmark-results.ipynb  # 分析令牌基准测试结果的Jupyter笔记本
├── llm_correctness.py         # 用于测试LLM正确性的Python脚本
├── pre-commit.sh              # 预提交钩子脚本
├── pyproject.toml            # Python项目配置文件
├── requirements-dev.txt      # 开发环境所需的依赖项
├── token_benchmark_ray.py     # 用于执行LLM基准测试的Python脚本
├── src/                      # 源代码目录
│   ├── llmperf/              # LLMPerf模块
│   └── ...                   # 其他相关文件和目录

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 token_benchmark_ray.py 和 llm_correctness.py。

• token_benchmark_ray.py：这是执行LLM基准测试的主要脚本。它通过发送一系列并发请求到LLM API，并测量每个请求和并发请求之间的令牌延迟和生成吞吐量。

• llm_correctness.py：这个脚本用于测试LLM的正确性。它会生成一系列随机数字的单词格式，然后将这些单词转换为数字，并检查LLM API的响应是否包含正确的数字格式。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过环境变量和命令行参数进行。以下是一些主要的配置选项：

• pyproject.toml：包含项目的元数据和依赖项，例如LLMPerf项目使用的Python版本和依赖库。

• 环境变量：不同的LLM API provider（例如OpenAI、Anthropic、TogetherAI等）需要设置对应的环境变量，如API密钥和API基础URL。

• 命令行参数：token_benchmark_ray.py 和 llm_correctness.py 脚本都接受一系列命令行参数，用于配置测试的各种参数，如输入输出令牌的平均数量、并发请求数量、超时时间等。

在进行测试前，需要确保正确设置环境变量，并按照脚本的使用说明传递正确的参数。

【免费下载链接】llmperf LLMPerf is a library for validating and benchmarking LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmperf