LMCache bietet eine komplette Werkzeugkette zur Leistungsüberprüfung:
- Standard-Testkits: durch
lmcache-testsDas Repository ist bereits mit Testfällen wie Mehrrunden-Dialogen, RAG-Abrufen usw. gefüllt, und die Ausführung dermain.pyErzeugt CSV-Berichte mit Latenz, Durchsatz, Cache-Trefferrate - Benutzerdefinierte LastgenerierungUnterstützt die Simulation von Eingangssequenzen mit verschiedenen Wiederholraten (20%-80%), mit vom Benutzer einstellbaren
LMCACHE_CHUNK_SIZEund andere Parameter, um die Auswirkungen der Chunk-Größe auf die Leistung zu beobachten - Full-Link-ÜberwachungZusätzlich zu den üblichen Metriken zur GPU-Nutzung bietet es auch
proxy.logProtokollierung der Details von Cache-Anfragen.decoder.logZeitaufwändige Analyse- und Dekodierungsphase
Es wird empfohlen, sich beim Testen auf den Prozentsatz der Speichereinsparung in Szenarien mit langen Sequenzen (>2048 Token) zu konzentrieren. Unternehmensanwender können auch den Knoten-übergreifenden Kommunikations-Overhead durch verteilte Testskripte bewerten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Leistung von LMCache in realen Einsätzen überprüfen?
