10分鐘跑通大模型推理性能測試vLLM 吞吐量壓測腳本完整指南【免費下載鏈接】self-llm《開源大模型食用指南》針對中國寶寶量身打造的基于Linux環(huán)境快速微調全參數(shù)/Lora、部署國內外開源大模型LLM/多模態(tài)大模型MLLM教程項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm部署開源大模型時你最先卡住的問題往往是這臺機器到底跑這個模型有多快選 vLLM 還是原生 Transformers差距有多少本文帶你用vLLM 吞吐量壓測benchmark_throughput官方自帶基準測試腳本十分鐘拿到 requests/s、tokens/s 指標讓感覺挺快變成可對比的數(shù)字。關鍵指標速覽 吞吐量Throughput單位時間內模型處理的數(shù)據(jù)總量分請求數(shù)和 token 數(shù)兩種口徑requests/s每秒完成多少條提示詞請求衡量服務能扛多少并發(fā)tokens/s每秒處理多少 token含輸入輸出衡量計算總效率輸入/輸出長度壓測時人為固定的 prompt 長度和生成長度決定單次請求的負載對比基線同一腳本支持vllm、hfHuggingFace Transformers兩個后端同一臺機器跑兩次即可量化加速比圖不同大模型在各類基準測試上的表現(xiàn)對比吞吐測試解決的是跑得多快這類榜單解決答得多好從零跑通第一次測試環(huán)境準備你只需要一臺有 NVIDIA GPU 的機器倉庫示例中 7B 模型用 RTX 3090 即可裝好 vLLMpip install vllm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm cd self-llm壓測腳本已放在倉庫的 models/Qwen2/benchmark_throughput.py把它拷到你的模型目錄旁邊即可。執(zhí)行測試以 Qwen2-7B-Instruct 為例一條命令跑起 vLLM 后端壓測python benchmark_throughput.py \ --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct \ --backend vllm \ --input-len 64 \ --output-len 128 \ --num-prompts 25 \ --max-model-len 512關鍵參數(shù)說明--model模型本地路徑--input-len/--output-len固定每條請求的輸入和輸出長度--num-prompts測試樣本數(shù)首次跑用 25 足夠圖壓測前先在鏡像/框架層面確認 PyTorch 與 CUDA 版本匹配想量化加速比把--backend vllm改成--backend hf并加上--hf-max-batch-size 25再跑一次即可。倉庫里 Qwen2 的 vLLM 部署教程 有完整對照流程。看懂輸出結果腳本跑完會打印一行核心結果Throughput: 7.68 requests/s, 1474.75 tokens/s新版 vLLM 的腳本會輸出三個值各字段含義對照如下指標含義健康參考值requests/s每秒完成的請求數(shù)7B 模型消費級顯卡上5~30長度越短越高total tokens/s輸入輸出 token 總吞吐同硬件 7B 模型約 1000~6000隨長度翻倍變化output tokens/s模型凈生成速度通常約為 total 的 1/1.5~1/2 區(qū)間倉庫實測數(shù)據(jù)同一塊卡上 Qwen2-7B 走 vLLM 是 7.68 requests/s走 hf 后端只有 5.73 requests/svLLM 快約 34%DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 短文本場景甚至跑到 29.34 requests/s。判斷你的結果是否合理看同后端、同長度下的量級即可。踩坑與排障 顯存不夠OOM應對先降--num-prompts再調小--input-len/--output-lenvLLM 默認占 90% 顯存可用--gpu-memory-utilization 0.8留出余量。兩次結果波動很大應對固定--seed把--num-prompts加到 50 以上跑之前nvidia-smi確認沒有別的進程占著 GPU。hf 后端直接報錯應對--hf-max-batch-size只對 hf 后端生效但必填漏了腳本會直接拋錯反之 vllm 后端傳了它也會報錯別混著抄命令。圖顯存緊張時換一張大顯存的卡是比降并發(fā)更直接的解法收個尾一條benchmark_throughput.py命令就能拿到 requests/s 與 tokens/s無需自己寫壓測代碼同機器、同長度下對比vllm和hf兩個后端加速比一目了然指標要固定長度、固定 seed、固定樣本數(shù)才可比別拿不同配置的數(shù)硬比7B 模型單卡即可壓測先跑短文本64/128定位瓶頸再測長文本現(xiàn)在就選一個你部署過的模型把上面的命令填上路徑跑一遍明天對比推理引擎時你就有數(shù)據(jù)說話了?！久赓M下載鏈接】self-llm《開源大模型食用指南》針對中國寶寶量身打造的基于Linux環(huán)境快速微調全參數(shù)/Lora、部署國內外開源大模型LLM/多模態(tài)大模型MLLM教程項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 10分鐘跑通大模型推理性能測試：vLLM 吞吐量壓測腳本完整指南
10分鐘跑通大模型推理性能測試vLLM 吞吐量壓測腳本完整指南【免費下載鏈接】self-llm《開源大模型食用指南》針對中國寶寶量身打造的基于Linux環(huán)境快速微調全參數(shù)/Lora、部署國內外開源大模型LLM/多模態(tài)大模型MLLM教程項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm部署開源大模型時你最先卡住的問題往往是這臺機器到底跑這個模型有多快選 vLLM 還是原生 Transformers差距有多少本文帶你用vLLM 吞吐量壓測benchmark_throughput官方自帶基準測試腳本十分鐘拿到 requests/s、tokens/s 指標讓感覺挺快變成可對比的數(shù)字。關鍵指標速覽 吞吐量Throughput單位時間內模型處理的數(shù)據(jù)總量分請求數(shù)和 token 數(shù)兩種口徑requests/s每秒完成多少條提示詞請求衡量服務能扛多少并發(fā)tokens/s每秒處理多少 token含輸入輸出衡量計算總效率輸入/輸出長度壓測時人為固定的 prompt 長度和生成長度決定單次請求的負載對比基線同一腳本支持vllm、hfHuggingFace Transformers兩個后端同一臺機器跑兩次即可量化加速比圖不同大模型在各類基準測試上的表現(xiàn)對比吞吐測試解決的是跑得多快這類榜單解決答得多好從零跑通第一次測試環(huán)境準備你只需要一臺有 NVIDIA GPU 的機器倉庫示例中 7B 模型用 RTX 3090 即可裝好 vLLMpip install vllm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm cd self-llm壓測腳本已放在倉庫的 models/Qwen2/benchmark_throughput.py把它拷到你的模型目錄旁邊即可。執(zhí)行測試以 Qwen2-7B-Instruct 為例一條命令跑起 vLLM 后端壓測python benchmark_throughput.py \ --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct \ --backend vllm \ --input-len 64 \ --output-len 128 \ --num-prompts 25 \ --max-model-len 512關鍵參數(shù)說明--model模型本地路徑--input-len/--output-len固定每條請求的輸入和輸出長度--num-prompts測試樣本數(shù)首次跑用 25 足夠圖壓測前先在鏡像/框架層面確認 PyTorch 與 CUDA 版本匹配想量化加速比把--backend vllm改成--backend hf并加上--hf-max-batch-size 25再跑一次即可。倉庫里 Qwen2 的 vLLM 部署教程 有完整對照流程。看懂輸出結果腳本跑完會打印一行核心結果Throughput: 7.68 requests/s, 1474.75 tokens/s新版 vLLM 的腳本會輸出三個值各字段含義對照如下指標含義健康參考值requests/s每秒完成的請求數(shù)7B 模型消費級顯卡上5~30長度越短越高total tokens/s輸入輸出 token 總吞吐同硬件 7B 模型約 1000~6000隨長度翻倍變化output tokens/s模型凈生成速度通常約為 total 的 1/1.5~1/2 區(qū)間倉庫實測數(shù)據(jù)同一塊卡上 Qwen2-7B 走 vLLM 是 7.68 requests/s走 hf 后端只有 5.73 requests/svLLM 快約 34%DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 短文本場景甚至跑到 29.34 requests/s。判斷你的結果是否合理看同后端、同長度下的量級即可。踩坑與排障 顯存不夠OOM應對先降--num-prompts再調小--input-len/--output-lenvLLM 默認占 90% 顯存可用--gpu-memory-utilization 0.8留出余量。兩次結果波動很大應對固定--seed把--num-prompts加到 50 以上跑之前nvidia-smi確認沒有別的進程占著 GPU。hf 后端直接報錯應對--hf-max-batch-size只對 hf 后端生效但必填漏了腳本會直接拋錯反之 vllm 后端傳了它也會報錯別混著抄命令。圖顯存緊張時換一張大顯存的卡是比降并發(fā)更直接的解法收個尾一條benchmark_throughput.py命令就能拿到 requests/s 與 tokens/s無需自己寫壓測代碼同機器、同長度下對比vllm和hf兩個后端加速比一目了然指標要固定長度、固定 seed、固定樣本數(shù)才可比別拿不同配置的數(shù)硬比7B 模型單卡即可壓測先跑短文本64/128定位瓶頸再測長文本現(xiàn)在就選一個你部署過的模型把上面的命令填上路徑跑一遍明天對比推理引擎時你就有數(shù)據(jù)說話了?！久赓M下載鏈接】self-llm《開源大模型食用指南》針對中國寶寶量身打造的基于Linux環(huán)境快速微調全參數(shù)/Lora、部署國內外開源大模型LLM/多模態(tài)大模型MLLM教程項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/self-llm創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考