Suy luận hệ thống / NAVIN RESEARCH
Benchmark an LLM Inference Server Correctly
Report workload, hardware, concurrency, prompt and output lengths, latency percentiles, throughput, and quality together.
Report workload, hardware, concurrency, prompt and output lengths, latency percentiles, throughput, and quality together.
Tóm tắt: A useful benchmark reproduces the intended workload. Warm the server, control request distributions, report time to first token and inter-token latency, and include p95 or p99 under sustained concurrency. Throughput without quality and workload details is not comparable.
Các bước triển khai
- Pin model artifact, runtime version, flags, drivers, and hardware.
- Generate a request distribution matching production.
- Warm caches, then run long enough to reach steady state.
- Report errors, queueing, latency percentiles, and tokens per second.
Danh sách kiểm tra
- Repeat runs and publish variance.
- Verify outputs are valid and quality has not collapsed.
- Test overload and admission-control behavior.
Sai lầm thường gặp
- Comparing different prompt or output lengths.
- Using only one request at a time.
- Omitting failed and rejected requests.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
