大模型评测资源优化 Checklist

大模型评测资源优化 Checklist

【免费下载链接】lm-evaluation-harness A framework for few-shot evaluation of autoregressive language models. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lm/lm-evaluation-harness

事前规划

•  确定所有任务的输入/输出序列长度分布
•  根据模型规模选择合适的精度(fp16/bf16)
•  计算理论显存需求并预留20%缓冲
•  设置合理的超时时间和检查点间隔

环境配置

•  启用GPU内存碎片化优化
•  设置进程间通信优化参数
•  配置监控告警（显存/温度/功耗）
•  准备失败恢复机制和重试策略

执行过程

•  监控首批任务的实际资源消耗
•  根据初期结果调整batch_size和并行策略
•  优先运行资源密集型任务
•  定期检查任务进度和资源使用趋势

事后分析

•  记录实际vs预测资源消耗的偏差率
•  识别资源使用峰值和瓶颈
•  更新资源预测模型参数
•  文档化最佳实践和经验教训

## 高级容量规划工具与实践

### 资源预测工具集成

lm-evaluation-harness可以与Prometheus和Grafana集成，实现实时资源监控和预测：

![mermaid](https://web-api.gitcode.com/mermaid/svg/eNoryEzlUgCCksySnFSFF-tbnm3tfrG15dmuCc-2dbxomP60o-3pjmaNp607ns7rNnd6tmIhkNYEa1GCcJ72Nz2bukFJwUrBxBQi7h32fM_kp2tngMSMDSBiL_ZNftq6FKjwWe86kLghVO2THVueTd_2tH_Gy_Z-sLgBAFtyQz4)

**关键监控指标**：
- GPU显存使用趋势（5分钟采样）
- 任务执行时间分布
- Batch处理吞吐量
- 内存交换率（应保持<5%）

### 分布式评测架构

对于大规模评测任务（>20个任务或>10,000样本），推荐使用分布式架构：

客户端层 → 任务调度层 → 执行节点层 → 存储层

【免费下载链接】lm-evaluation-harness A framework for few-shot evaluation of autoregressive language models. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lm/lm-evaluation-harness