利用 GenAI-Perf 对 NVIDIA NIM 进行基准测试：综合指南

NVIDIA 推出了一本详细指南，介绍如何使用其 GenAI-Perf 工具对使用 NVIDIA NIM 部署的 Meta Llama 3 模型进行性能基准测试。根据 NVIDIA 的博客文章，这本指南是 LLM 基准测试系列的一部分，强调了理解大型语言模型（LLM）性能以有效优化应用程序的重要性。

理解 GenAI-Perf 指标

GenAI-Perf 是一款客户端侧专注于 LLM 的基准测试工具，提供诸如首次响应时间（TTFT）、令牌间延迟（ITL）、每秒令牌数（TPS）和每秒请求数（RPS）等关键指标。这些指标对于识别瓶颈、潜在优化机会以及基础设施配置至关重要。

该工具支持任何符合 OpenAI API 规范的 LLM 推断服务，这是一种在行业中广泛接受的标准。

为基准测试设置 NVIDIA NIM

NVIDIA NIM 是一组推断微服务，能够为基础和微调 LLM 提供高吞吐量和低延迟推断。它提供易用性和企业级安全性。指南引导用户设置 Llama 3 模型的 NIM 推断微服务，使用 GenAI-Perf 进行性能测量并分析结果。

有效基准测试的步骤

指南详细介绍了如何使用 NIM 设置一个兼容 OpenAI 的 Llama-3 推断服务，并使用 GenAI-Perf 进行基准测试。用户将在设置 NIM、执行推断、并使用预构建的 Docker 容器设置基准测试工具过程中获得指导。这种设置有助于避免网络延迟，确保准确的基准测试结果。

分析基准测试结果

测试完成后，GenAI-Perf 会生成结构化输出，帮助分析 LLM 的性能特征。这些输出有助于识别延迟与吞吐量之间的权衡，优化 LLM 部署。

使用 NVIDIA NIM 定制 LLM

对于需要定制化 LLM 的任务，NVIDIA NIM 支持低秩适应（LoRA），允许为特定领域和用例定制 LLM。指南提供了使用 NIM 部署多个 LoRA 适配器的步骤，提供了在 LLM 定制化方面的灵活性。

结论

NVIDIA 的 GenAI-Perf 工具解决了对大规模 LLM 服务进行高效基准测试解决方案的需求。它支持 NVIDIA NIM 及其他与 OpenAI 兼容的 LLM 服务解决方案，提供了行业范围内模型基准测试的标准化指标和参数。 想了解更多信息，NVIDIA 推荐探索他们关于 LLM 推断尺寸和基准测试的专家课程。

欲了解更多详情，请访问 NVIDIA 博客。