网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts 盘古助手
华为云Astro大屏应用
计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
CDN与智能边缘
内容分发网络 CDN
智能边缘云 IEC
智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
开天aPaaS
应用平台 AppStage
开天企业工作台 MSSE
开天集成工作台 MSSI
API中心 API Hub
云消息服务 KooMessage
交换数据空间 EDS
云地图服务 KooMap
云手机服务 KooPhone
组织成员账号 OrgID
云空间服务 KooDrive
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
区块链
区块链服务 BCS
数字资产链 DAC
华为云区块链引擎服务 HBS
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
价格
成本优化最佳实践
专属云商业逻辑
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
其他
管理控制台
消息中心
产品价格详情
系统权限
客户关联华为云合作伙伴须知
公共问题
宽限期保留期
奖励推广计划
活动
云服务信任体系能力说明
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts 盘古助手
华为云Astro大屏应用
存储
对象存储服务 OBS
云硬盘 EVS
云备份 CBR
高性能弹性文件服务 SFS Turbo
弹性文件服务 SFS
存储容灾服务 SDRS
云硬盘备份 VBS
云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
云存储网关 CSG
专属分布式存储服务 DSS
数据工坊 DWR
地图数据 MapDS
键值存储服务 KVS
容器
云容器引擎 CCE
云容器实例 CCI
容器镜像服务 SWR
云原生服务中心 OSC
应用服务网格 ASM
华为云UCS
数据库
云数据库 RDS
数据复制服务 DRS
文档数据库服务 DDS
分布式数据库中间件 DDM
云数据库 GaussDB
云数据库 GeminiDB
数据管理服务 DAS
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
人工智能
AI开发平台ModelArts
华为HiLens
图引擎服务 GES
图像识别 Image
文字识别 OCR
自然语言处理 NLP
内容审核 Moderation
图像搜索 ImageSearch
医疗智能体 EIHealth
企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
人脸识别服务 FRS
对话机器人服务 CBS
语音交互服务 SIS
人证核身服务 IVS
视频智能分析服务 VIAS
城市智能体
自动驾驶云服务 Octopus
盘古大模型 PanguLargeModels
IoT物联网
设备接入 IoTDA
全球SIM联接 GSL
IoT数据分析 IoTA
路网数字化服务 DRIS
IoT边缘 IoTEdge
设备发放 IoTDP
企业应用
域名注册服务 Domains
云解析服务 DNS
企业门户 EWP
ICP备案
商标注册
华为云WeLink
华为云会议 Meeting
隐私保护通话 PrivateNumber
语音通话 VoiceCall
消息&短信 MSGSMS
云管理网络
SD-WAN 云服务
边缘数据中心管理 EDCM
云桌面 Workspace
应用与数据集成平台 ROMA Connect
ROMA资产中心 ROMA Exchange
API全生命周期管理 ROMA API
政企自服务管理 ESM
视频
实时音视频 SparkRTC
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
视频接入服务 VIS
数字内容生产线 MetaStudio
迁移
主机迁移服务 SMS
对象存储迁移服务 OMS
云数据迁移 CDM
迁移中心 MGC
专属云
专属计算集群 DCC
开发者工具
SDK开发指南
API签名指南
DevStar
华为云命令行工具服务 KooCLI
Huawei Cloud Toolkit
CodeArts API
云化转型
云架构中心
云采用框架
用户服务
账号中心
费用中心
成本中心
资源中心
企业管理
工单管理
客户运营能力
国际站常见问题
支持计划
专业服务
合作伙伴支持计划
我的凭证
华为云公共事业服务云平台
工业软件
工业数字模型驱动引擎
硬件开发工具链平台云服务
工业数据转换引擎云服务

推理性能测试

更新时间:2024-11-21 GMT+08:00
分享

本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。

约束限制

  • 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,如果静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
  • 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数据比较大的调用请求(例如输出大于1k),请求预测会超过60秒导致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。

benchmark方法介绍

性能benchmark包括两部分。

  • 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。
  • 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。

性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。

代码目录如下:

benchmark_tools 
├── benchmark_parallel.py  # 评测静态性能脚本
├── benchmark_serving.py  # 评测动态性能脚本
├── generate_dataset.py   # 生成自定义数据集的脚本
├── benchmark_utils.py   # 工具函数集
├── benchmark.py         # 执行静态、动态性能评测脚本
├── requirements.txt       # 第三方依赖

目前性能测试已经支持投机推理能力。

执行性能测试脚本前,需先安装相关依赖。
conda activate python-3.9.10
pip install -r requirements.txt

静态benchmark

运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。

Notebook中进行测试:
conda activate python-3.9.10
cd benchmark_tools 
python benchmark_parallel.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 --num-scheduler-steps 8 \
--tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 10 --parallel-num 1 2 4 8  --output-tokens 256 256 --prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv

生产环境中进行测试:

python benchmark_parallel.py --backend openai --url xxx --app-code xxx --num-scheduler-steps 8 \
--tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 10 --parallel-num 1 2 4 8  --output-tokens 256 256 --prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv

参数说明:

  • --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。
  • --host:服务IP地址,如127.0.0.1。
  • --port:服务端口,和推理服务端口8080。
  • --url:如果以vllm接口方式启动服务,API接口公网地址与"/generate"拼接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
    图1 API接口公网地址
  • --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)
  • --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。如果服务部署在Notebook中,该参数为Notebook中权重路径;如果服务部署在生产环境中,该参数为本地模型权重路径。
  • --served-model-name:仅在以openai接口启动服务时需要该参数。如果服务部署在Notebook中,该参数为Notebook中权重路径;如果服务部署在生产环境中,该参数为服务启动脚本run_vllm.sh中的${model_path}。
  • --epochs:测试轮数,默认取值为5。
  • --parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。
  • --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如 128 128 2048 2048,数量需和--output-tokens的数量对应。
  • --output-tokens:输出长度,支持多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。
  • --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1
  • --enable-prefix-caching:服务端是否启用enable-prefix-caching特性,默认为false。
  • --prefix-caching-num:构造的prompt的公共前缀的序列长度,prefix-caching-num值需小于prompt-tokens。
  • --use-spec-decode:是否使用投机推理进行输出统计,不输入默认为false。当使用投机推理时必须开启,否则会导致输出token数量统计不正确。注:由于投机推理的性能测试使用随机输入意义不大,建议开启--dataset-type、--dataset-path,并选择性开启--use-real-dataset-output-tokens使用真实数据集进行测试。
  • --dataset-type:当使用投机推理时开启,benchmark使用的数据类型,当前支持random、sharegpt、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试;sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试;human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意:当输入为sharegpt或human-eval时,测试数据的输入长度为数据集的真实长度,--prompt-tokens的值会被忽略。
  • --dataset-path:数据集的路径,仅当--dataset-type为sharegpt或者human-eval的时候生效。
  • --use-real-dataset-output-tokens:当使用投机推理时开启,设置输出长度是否使用数据集的真实长度,不输入默认为false。当使用该选项时,测试数据的输出长度为数据集的真实长度,--output-tokens的值会被忽略。
  • --num-speculative-tokens:仅当开启--use-spec-decode时生效,需和服务启动时配置的--num-speculative-tokens一致。默认为-1。当该值大于等于0时,会基于该值计算投机推理的接受率指标。
脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中,示例如下图所示。
图2 静态benchmark测试结果(示意图)

动态benchmark

  1. 获取测试数据集。

    动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。

    公开数据集下载地址

    使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法:

    generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。

    cd benchmark_tools 
    python generate_dataset.py --dataset custom_datasets.json --tokenizer /path/to/tokenizer \
    --min-input 100 --max-input 3600 --avg-input 1800 --std-input 500 \
    --min-output 40 --max-output 256 --avg-output 160 --std-output 30 --num-requests 1000

    generate_dataset.py脚本执行参数说明如下:

    • --dataset:数据集保存路径,如custom_datasets.json。
    • --tokenizer:tokenizer路径,可以是HuggingFace的权重路径。
    • --min-input:输入tokens最小长度,可以根据实际需求设置。
    • --max-input:输入tokens最大长度,可以根据实际需求设置。
    • --avg-input:输入tokens长度平均值,可以根据实际需求设置。
    • --std-input:输入tokens长度方差,可以根据实际需求设置。
    • --min-output:最小输出tokens长度,可以根据实际需求设置。
    • --max-output:最大输出tokens长度,可以根据实际需求设置。
    • --avg-output:输出tokens长度平均值,可以根据实际需求设置。
    • --std-output:输出tokens长度标准差,可以根据实际需求设置。
    • --num-requests:输出数据集的数量,可以根据实际需求设置。
  2. 执行脚本benchmark_serving.py测试动态benchmark。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
    Notebook中进行测试:
    conda activate python-3.9.10
    cd benchmark_tools
    python benchmark_serving.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 --num-scheduler-steps 8 --dataset custom_dataset.json --dataset-type custom --tokenizer /path/to/tokenizer --request-rate 0.01 1 2 4 8 10 20 --num-prompts 10 1000 1000 1000 1000 1000 1000 --max-tokens 4096 --max-prompt-tokens 3768 --benchmark-csv benchmark_serving.csv

    生产环境中进行测试:

    python benchmark_serving.py --backend openai --url xxx --app-code xxx --num-scheduler-steps 8 --dataset custom_dataset.json --dataset-type custom --tokenizer /path/to/tokenizer --request-rate 0.01 1 2 4 8 10 20 --num-prompts 10 1000 1000 1000 1000 1000 1000 --max-tokens 4096 --max-prompt-tokens 3768 --benchmark-csv benchmark_serving.csv
    • --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。
    • --host:服务IP地址,如127.0.0.1。
    • --port:服务端口。
    • --url:如果以vllm接口方式启动服务,API接口公网地址与"/generate"拼接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
      图3 API接口公网地址
    • --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)
    • --dataset:数据集路径。
    • --dataset-type:支持三种 "alpaca","sharegpt","custom"。custom为自定义数据集。
    • --tokenizer:tokenizer路径,可以是huggingface的权重路径。如果服务部署在Notebook中,该参数为Notebook中权重路径;如果服务部署在生产环境中,该参数为本地模型权重路径。
    • --served-model-name:仅在以openai接口启动服务时需要该参数。如果服务部署在Notebook中,该参数为Notebook中权重路径;如果服务部署在生产环境中,该参数为服务启动脚本run_vllm.sh中的${model_path}。
    • --request-rate:请求频率,支持多个,如 0.1 1 2。实际测试时,会根据request-rate为均值的指数分布来发送请求以模拟真实业务场景。
    • --num-prompts:某个频率下请求数,支持多个,如 10 100 100,数量需和--request-rate的数量对应。
    • --max-tokens:输入+输出限制的最大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。
    • --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值,tokenizer建议带tokenizer.json的FastTokenizer。
    • --benchmark-csv:结果保存路径,如benchmark_serving.csv。
    • --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1

    脚本运行完后,测试结果保存在benchmark_serving.csv中,示例如下图所示。

    图4 动态benchmark测试结果(示意图)
提示

您即将访问非华为云网站,请注意账号财产安全

文档反馈

文档反馈

意见反馈

0/500

标记内容

同时提交标记内容