用Genai-Perf进行基准测试NVIDIA NIM：综合指南

Benchmarking NVIDIA NIM with GenAI-Perf: A Comprehensive Guide

Luisa Crawford May 06, 2025 10:38

Explore how NVIDIA's GenAI-Perf tool benchmarks Meta Llama 3 model performance, providing insights into optimizing使用NVIDIA NIM的基于LLM的应用程序。

NVIDIA推出了一份详细指南，以使用其Genai-Perf工具在NVIDIA的NIM部署时基准测试Meta Llama 3模型的性能。根据NVIDIA的博客文章，本指南是LLM基准测试系列的一部分，重点介绍了了解大语模型（LLM）性能有效地优化应用程序的重要性。

了解Genai-Perf指标

genai-perf是客户端以LLM为中心的基准测试工具，可提供关键的指标，例如第一次令牌（TTFT），ttft），ttoken Leality（ITL），每秒（TPS）和每秒请求（RPS）。这些指标对于识别瓶颈，潜在的优化机会和基础设施提供。

该工具支持任何符合OpenAI API规范的LLM推理服务，这是行业中广泛接受的标准，

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基础和微调LLM的高通量和低延迟推断。它提供了易用性和企业级安全性。该指南通过使用Genai-perf来衡量性能并分析结果。S如何与NIM建立兼容OpenAI兼容的Llama-3推理服务，并使用Genai-Perf进行基准测试。用户通过部署NIM，执行推理以及使用预构建的Docker容器来设置基准测试工具。该设置有助于避免网络潜伏期，确保准确的基准测试结果。

分析基准测试结果

完成测试后，Genai-perf会生成可以分析的结构化输出，以了解LLMS的性能特征。这些输出有助于确定潜伏期的交易折衷并优化LLM部署。

使用NVIDIA NIM

自定义LLM，用于需要定制LLMS的任务，NVIDIA NIM NIM支持低级适应（LORA）（LORA），允许使用特定的Domains和用途的llms和用途。该指南提供了使用NIM部署多个LORA适配器的步骤，在LLM自定义中提供了灵活性。

结论

nvidia的genai-perf工具解决了需求foR有效的LLM效率基准解决方案。它支持NVIDIA NIM和其他与OpenAI兼容的LLM服务解决方案，为整个行业模型基准制定提供标准化的指标和参数。有关更多见解，NVIDIA建议在LLM推理大小和基准测试上探索他们的专家会议。

有关更多详细信息，请访问NVIDIA博客。

图像来源：Shutterstock：ShutterStock