开源项目安装与配置指南：LLMPerf Leaderboard

开源项目安装与配置指南：LLMPerf Leaderboard

llmperf-leaderboard 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmperf-leaderboard

1. 项目基础介绍

LLMPerf Leaderboard 是一个开源项目，旨在通过使用 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基准测试和比较。该项目提供了不同模型在不同框架下的性能数据，帮助用户了解和选择最适合自己的LLM服务。该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 关键技术和框架

该项目使用以下关键技术和框架：

• Python: 作为主要的编程语言，用于实现测试脚本和数据分析。
• Ray: 一个开源的分布式框架，用于简化分布式应用的编写。
• LLMPerf: 一个用于衡量大型语言模型性能的工具，它通过发送请求到LLM服务并收集响应数据来工作。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• Ray (可以通过 pip install ray 安装)
• Git (用于克隆项目仓库)

确保您的计算机可以连接到互联网，因为安装过程中需要下载一些依赖包。

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   打开命令行（终端），然后执行以下命令来克隆仓库：

   git clone https://github.com/ray-project/llmperf-leaderboard.git
   

2. 安装依赖项：

   进入克隆的项目目录：

   cd llmperf-leaderboard
   

   使用 pip 安装项目要求的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行测试脚本：

   在项目目录中，可以找到用于执行基准测试的脚本。例如，运行以下命令来执行一个基本的测试：

   python token_benchmark_ray.py --model <MODEL_NAME> --llm-api <API_NAME>
   

   其中 <MODEL_NAME> 是你想要测试的模型名称，<API_NAME> 是LLM服务的API名称。

4. 查看结果：

   测试完成后，可以在命令行输出中查看结果，或者查看项目目录中的 raw_data 文件夹内生成的数据文件。

请遵循以上步骤进行安装和配置。如果您遇到任何问题，可以查阅项目的官方文档或在相关技术社区中寻求帮助。

llmperf-leaderboard 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmperf-leaderboard