请求吞吐量性能测试¶
在真实应用中,用户输入的 prompt 长度以及模型回复的 token 数量是动态变化的。而静态推理能力不足以反映推理引擎对动态输入输出的处理能力。
所以需要使用真实对话数据,评测推理引擎的动态推理能力。本文将介绍如何在 localhost 上测试 LMDeploy 的动态推理性能。
测试脚本是 profile_throughput.py
。测试之前,请安装 lmdeploy 预编译包,并下载评测脚本和测试数据集。
pip install lmdeploy
git clone --depth=1 https://github.com/InternLM/lmdeploy
cd lmdeploy/benchmark
wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
测量指标¶
LMDeploy 统计首token延时(first_token_latency)、token吞吐量(tokens/s)和请求吞吐量(RPM)。
first_token_latency
只有在流式推理的情况下才会输出。
token吞吐量的计算公式为:
$$ token吞吐量 = 生成的token数量 / 总时间 $$
请求吞吐量的计算公式为:
$$ 吞吐量 = 请求数量 / 总时间 $$
总时间包括 prefill 时间
测量方法¶
我们以 internlm/internlm-7b 为例,分别介绍测试 LMDeploy 两个推理引擎 turbomind 和 pytorch 的离线请求处理速度
Turbomind 引擎¶
python3 profile_throughput.py ./ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json internlm/internlm-7b
PyTorch 引擎¶
python3 profile_throughput.py ./ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json internlm/internlm-7b --backend pytorch
有关 profile_throughput.py 的详细参数,比如并发数、采样参数、k/v内存分配比例等等,请执行 python3 profile_throughput.py -h
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