Die folgenden Optimierungsstrategien können bei der Durchführung von Multimodell-Vergleichstests über OpenBench verwendet werden:
- ausnutzen
--max-connectionsParameter zur Anpassung der Anzahl der gleichzeitigen Anfragen (Standardwert 10), entsprechend der API-Quote, die angemessen eingestellt ist - rechts
bench evalBefehl Verwendung--modelMehrere Parameterwerte werden gleichzeitig für mehrere Modelle getestet, z. B:--model groq/llama-3.3-70b openai/o3-2025-04-16 - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
--limitFühren Sie zunächst einen kleinen Probetest (z. B. 50 Bar) durch, um die Korrektheit des Prozesses zu überprüfen, bevor Sie ihn mit vollem Volumen durchführen - Für das Modell der Abrechnungs-API ist die Anpassung
--jsonAusgabe von Zwischenergebnissen zur Vermeidung unbeabsichtigter Unterbrechungen - Zwischenspeichern der Ergebnisse des Hochfrequenz-Testmodells in der
./logs/Katalog, über denbench viewMachen Sie einen Seite-an-Seite-Vergleich
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenBench: ein quelloffenes Benchmarking-Tool zur Bewertung von SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Effizienz der parallelen Auswertung mehrerer Modelle optimiert werden?
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