LLM性能基准测试工具：llm-perf-bench完全指南

LLM性能基准测试工具：llm-perf-bench完全指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-perf-bench

本指南将引领您深入了解llm-perf-bench，一个专为便捷地对Hugging Face文本生成接口（TGI）进行性能基准测试而设计的开源工具。本文档旨在提供清晰的指导，帮助您快速掌握如何组织项目、启动应用以及进行配置。

1. 项目目录结构及介绍

llm-perf-bench的项目结构有序且直观，便于开发者快速上手：

llm-perf-bench/
│
├── README.md           # 主要的说明文档，包含项目概述和快速入门指南。
├── LICENSE             # 项目采用的MIT许可协议详情。
├── requirements.txt    # Python依赖库列表，用于环境搭建。
├── main.py              # 核心脚本，项目的启动点。
├── configs              # 配置文件夹，存放不同的测试场景配置。
│   ├── example.yaml     # 示例配置文件，展示如何定义测试设置。
└── llmperf              # 可能包含与llmperf相关的代码或集成接口。
└── results              # 测试结果存储目录，执行测试后会生成相关数据。
└── .gitignore          # Git忽略文件，指定不纳入版本控制的文件类型或文件名。

2. 项目的启动文件介绍

• main.py 是项目的主入口点，负责驱动整个基准测试流程。通过调用此脚本，结合配置文件中定义的测试参数，可以启动对大型语言模型（LLMs）的性能评估。在实际操作中，您可能需要通过命令行或环境变量来传递特定配置以定制化测试流程。

3. 项目的配置文件介绍

• 配置文件通常位于configs目录下，例如example.yaml。这些YAML文件是定义测试场景的关键，它们包括但不限于以下部分：
  • 模型选择：指定待测的LLM名称或路径。
  • 测试参数：如请求的数量、批次大小、测试的持续时间等。
  • 环境设定：指明运行环境的细节，比如是否使用GPU。
  • 输出配置：决定结果如何保存和命名。

一个典型的配置示例会详细说明每个阶段的处理方式，确保测试能够精确反映模型在不同条件下的表现。通过编辑这些配置，用户能够灵活地调整测试以适应不同的研究或优化需求。

---

通过遵循上述指南，您可以有效地利用llm-perf-bench来深入分析和比较不同LLM的性能特征，从而做出更加明智的部署决策。记得在使用前安装必要的Python依赖，并仔细阅读具体配置以充分利用此工具的强大功能。

llm-perf-bench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-perf-bench