genai-bench：大型语言模型性能评估的全面解决方案

genai-bench：大型语言模型性能评估的全面解决方案

genai-bench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gen/genai-bench

项目介绍

genai-bench 是一款强大的性能基准测试工具，专为大规模语言模型（LLM）服务系统提供全面、精确的令牌级别性能评估。该工具能够深入分析模型服务性能，同时提供友好的命令行界面（CLI）以及实时监控的实时用户界面（UI）。

项目技术分析

genai-bench 的核心在于其细致的性能评估能力。它通过收集和计算各种性能指标，帮助用户了解LLM在不同工作负载下的表现。工具支持两种类型的指标：单请求级别指标和聚合级别指标。

单请求级别指标

单请求级别指标主要关注单个请求的性能，提供了对每个请求服务效率的深入见解：

• TTFT（Time to First Token）：从提交请求到生成第一个输出令牌的时间，也即输入阶段的延迟。
• 端到端延迟：从提交查询到接收完整响应的时间，包括网络延迟。
• TPOT（Time Per Output Token）：平均每生成一个输出令牌所需的时间。
• 输出推理速度：模型在单个请求中每秒能生成的令牌数量。
• 输入令牌数：提示令牌的数量。
• 输出令牌数：完成响应后的输出令牌数量。
• 请求令牌总数：一个请求处理的令牌总数。
• 输入吞吐量：输入过程中的整体吞吐量。
• 输出吞吐量：单个请求的输出生成吞吐量。

聚合级别指标

聚合级别指标则汇总了特定工作负载模式下的性能数据，反映了服务器在压力下的容量和性能：

• 平均输入吞吐量：在多并发请求下，模型在一次运行中处理的平均输入令牌数量。
• 平均输出吞吐量：在多并发请求下，模型在一次运行中处理的平均输出令牌数量。
• 总令牌吞吐量：包括输入和输出令牌的平均吞吐量。
• 每小时处理字符总数：基于字符到令牌的转换率计算得出，有助于定价分析。
• 每分钟处理请求数：模型每分钟处理的请求数量。
• 错误代码与频率映射：展示返回错误状态码及其出现频率的映射。
• 错误率：错误请求与总请求的比率。
• 错误请求数：一个负载中的错误请求数量。
• 完成请求数：一个负载中成功完成的请求数量。
• 总请求数：一个负载中处理的总请求数量。

项目技术应用场景

genai-bench 的应用场景广泛，适用于任何需要评估LLM性能的场景，尤其是对于模型优化、服务器配置调整以及性能监测等领域。以下是一些典型的应用场景：

• 性能优化：通过genai-bench收集的详细性能数据，开发者可以针对性地优化模型，提升服务效率。
• 系统配置：根据测试结果，系统管理员可以调整服务器配置，以实现最佳性能。
• 持续监控：genai-bench可以集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，实现模型的实时监控。

项目特点

genai-bench 之所以脱颖而出，主要归功于以下特点：

• 统一性：genai-bench 提供了一个统一的方式来评估LLM性能，避免了多种工具间的重复工作。
• 准确性：通过精确的性能指标，genai-bench能够提供准确的服务性能评估。
• 易用性：用户友好的CLI和实时UI使得性能监控更加直观和方便。

总结而言，genai-bench 是一个功能强大、易于使用且高度准确的开源性能评估工具，适用于所有关注LLM性能的用户。通过使用genai-bench，用户可以全面了解模型在不同负载条件下的表现，从而优化系统配置和模型性能，提升整体的服务质量。

genai-bench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gen/genai-bench