LLMPerf:开源的LLM性能基准测试工具

LLMPerf简介

LLMPerf是由Ray项目团队开发的一个开源库,旨在为大型语言模型(LLM)提供标准化的性能基准测试工具。随着LLM技术的快速发展,各种模型和服务提供商不断涌现,但缺乏统一的评估标准。LLMPerf的出现填补了这一空白,为LLM的性能评估提供了可复现、透明的解决方案。

LLMPerf的主要特点

1. 开源透明:LLMPerf的源代码完全开放,任何人都可以审查和贡献。
2. 标准化指标:定义了一系列关键性能指标,如每分钟完成的请求数、首个token生成时间(TTFT)等。
3. 可复现性:提供了详细的测试方法和配置,确保结果可以被独立复现。
4. 灵活性:支持自定义输入和输出大小,以适应不同的应用场景。
5. 多模型支持:可用于测试各种LLM服务,如Anyscale Endpoints、Fireworks.ai等。

LLMPerf的关键性能指标

LLMPerf定义了以下几个关键性能指标来全面评估LLM的性能:

1. 每分钟完成的请求数

这个指标反映了LLM服务的吞吐量。LLMPerf通过改变并发请求数来测试系统在不同负载下的表现。测试结果显示,Anyscale和Fireworks都能扩展到每分钟数百个查询,其中Anyscale略胜一筹(每分钟最多227个查询vs Fireworks的184个)。

2. 首个token生成时间(TTFT)

TTFT对于流式应用(如聊天机器人)尤为重要。测试显示,在低负载时Anyscale较快,但随着并发请求数增加,Fireworks的表现略好。在5个并发查询时,两者的延迟差异通常在100毫秒以内。

3. Token间延迟

这个指标衡量连续token生成的速度。测试结果表明,Anyscale在这方面的表现始终优于Fireworks,尽管差异相对较小(约5%到20%)。

4. 端到端时间

端到端时间是完成整个查询所需的总时间。在5个并发查询时,Anyscale比Fireworks快15%(4.6秒vs 5.3秒)。但在高负载(30个并发查询)时,差距缩小到5%。

5. 每千次请求的成本

LLMPerf还考虑了经济因素。对于典型工作负载(550个输入token,150个输出token),Anyscale Endpoints比Fireworks便宜约15%。但对于极端总结等高输入低输出比的场景,Fireworks可能更具成本优势。

LLMPerf的测试方法

LLMPerf采用了精心设计的测试方法,以确保结果的可靠性和代表性:

1. 真实数据:使用真实文本而非随机token,以反映实际应用场景。
2. 可变大小:输入和输出大小遵循正态分布,而非固定大小。
3. 多样化任务:包括数字转换和文本选择等任务,以全面测试LLM能力。
4. 并发测试:通过调整并发请求数来模拟不同负载情况。
5. 标准化配置:使用Llama 2快速分词器统一计算token数,确保公平比较。

LLMPerf的应用场景

LLMPerf为不同类型的LLM应用提供了选择指导:

1. 低流量交互应用:对于聊天机器人等应用,三种测试的LLM服务(Anyscale、Fireworks、Perplexity)都能满足需求,Anyscale在成本上略有优势。

2. 超低延迟应用:Perplexity在端到端延迟方面表现出色,但仍处于测试阶段,pricing尚未公布。

3. 大规模工作负载:Anyscale和Fireworks都适合,但对于典型工作负载,Anyscale在成本和性能上略胜一筹。

4. 特殊场景:对于极端总结等高输入低输出比的场景,Fireworks可能更具优势。

LLMPerf的未来发展

LLMPerf团队计划继续完善和扩展这个工具:

1. 改进输入输出分布控制,使测试更贴近实际应用场景。
2. 增加预填充时间(prefill time)的测量,以全面评估LLM的性能。
3. 支持更多LLM服务和模型的测试。
4. 持续更新基准测试结果,跟踪LLM技术的最新进展。

结论

LLMPerf的出现为LLM性能评估带来了新的标准和透明度。它不仅为研究人员和开发者提供了宝贵的工具,也为LLM服务的选择提供了客观依据。随着LLM技术的快速发展,LLMPerf将继续发挥重要作用,推动整个行业向更高效、更透明的方向发展。

对于那些正在考虑使用或开发LLM应用的团队来说,LLMPerf提供了一个强大的工具来评估不同选项的性能和成本。通过运行这些基准测试,团队可以根据自己的具体需求做出更明智的决策。

值得注意的是,LLM性能是一个快速变化的领域。LLMPerf的结果应该被视为一个快照,而不是永久的排名。建议用户定期重新运行测试,以获取最新的性能数据。

最后,LLMPerf的开源性质意味着整个社区都可以参与到工具的改进中来。无论你是LLM研究人员、开发者还是用户,都可以通过贡献代码、提出建议或报告问题来帮助完善这个重要的基准测试工具。让我们共同努力,推动LLM技术的进步和透明度的提高。

🔗 相关链接:

• LLMPerf GitHub仓库
• Anyscale Endpoints
• Fireworks.ai