文本推理样例

带后处理性能测试样例

# Engine模式 文本推理
SMPL_PARAM='{"temperature":0.5,"top_k":10,"top_p":0.9,"seed":1234,"repetition_penalty":1}'
benchmark \
--DatasetPath "/{数据集路径}/GSM8K/" \
--DatasetType gsm8k \
--ModelName LLaMA3-8B \
--ModelPath "/{模型权重路径}/LLaMA3-8B/" \
--TestType engine \
--Tokenizer True \                   
--MaxOutputLen 512 \
--DoSampling True \
--SamplingParams=$SMPL_PARAM

Engine文本推理模式输出结果如图1所示:

图1 Engine文本推理模式

不带后处理性能测试样例

# Engine模式 文本推理
benchmark \ 
--DatasetPath "/{数据集路径}/GSM8K" \
--DatasetType gsm8k \
--ModelName baichuan2_13b \
--ModelPath "/{模型权重路径}/baichuan2-13b" \
--TestType engine \
--MaxOutputLen 512 \
--Tokenizer True

精度测试样例

  • 使用MMLU数据集计算精度时,MaxOutputLen的值不应设置太大,比如设置为20即可。
  • MindIE Server的config.json配置文件中maxSeqLen参数的值一般根据数据序列长度设置。
    • 对于MMLU数据集,maxSeqLen的参考值为3600,该数据集中有约为1.4w条数据,推理耗时会比较长。

样例如下所示:

benchmark \ 
--DatasetPath "/{数据集路径}/GSM8K" \
--DatasetType gsm8k \
--ModelName baichuan2_13b \
--ModelPath "/{模型权重路径}/baichuan2-13b" \
--TestType engine \
--MaxOutputLen 20 \
--Tokenizer True \
--TestAccuracy True