LLMPerf Leaderboard 教程

LLMPerf Leaderboard 教程

1. 项目介绍

LLMPerf Leaderboard 是一个开源项目，旨在通过 LLMPerf 工具对各种大型语言模型（LLM）推理服务提供商的性能进行评估和比较。该项目提供了一种透明、清晰的方式来展示不同服务商的性能数据，包括输出令牌吞吐量和首次令牌响应时间等关键指标。这些数据有助于用户和开发人员了解各个服务商的能力和限制，从而做出更明智的集成和部署决策。

2. 项目快速启动

在开始使用 LLMPerf Leaderboard 之前，请确保您已经安装了必要的依赖项。以下是快速启动项目的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/ray-project/llmperf-leaderboard.git

# 进入项目目录
cd llmperf-leaderboard

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 运行性能测试脚本
python token_benchmark_ray.py \
  --model <MODEL_NAME> \
  --mean-input-tokens 550 \
  --stddev-input-tokens 0 \
  --mean-output-tokens 150 \
  --stddev-output-tokens 0 \
  --max-num-completed-requests 150 \
  --num-concurrent-requests 5 \
  --llm-api <litellm/openai>

请将 <MODEL_NAME> 替换为您想要测试的模型名称，并将 <litellm/openai> 替换为相应的 API 提供商。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 性能比较：使用 LLMPerf Leaderboard 对不同模型的输出令牌吞吐量和首次令牌响应时间进行基准测试，以比较它们的性能。
• 服务商选择：在集成大型语言模型服务时，利用该项目的数据来选择最合适的服务商。

最佳实践

• 测试环境：在 AWS EC2 等稳定的环境中运行测试，以获得可靠的性能数据。
• 多次测试：为了获得更准确的结果，建议在一天中的不同时间进行多次测试。

4. 典型生态项目

• 模型训练：结合 LLMPerf Leaderboard 的结果，选择合适的模型进行训练，以优化性能。
• 服务部署：利用性能数据来决定如何部署模型服务，以确保最佳的用户体验。

以上就是 LLMPerf Leaderboard 的使用教程。希望这个项目能够帮助您更好地理解和评估大型语言模型推理服务提供商的性能。