LMCache提供了完整的性能验证工具链:
- 标准测试套件:通过
lmcache-tests
仓库预置了多轮对话、RAG检索等测试用例,运行main.py
可生成包含延迟、吞吐量、缓存命中率的CSV报告 - 自定义负载生成:支持模拟不同重复率(20%-80%)的输入序列,用户可调整
LMCACHE_CHUNK_SIZE
等参数观察分块大小对性能的影响 - 全链路监控:除了常规的GPU利用率指标,还提供
proxy.log
记录缓存请求详情,decoder.log
分析解码阶段耗时
建议测试时重点关注长序列(>2048 tokens)场景下的内存节省比例,企业用户还可通过分布式测试脚本评估跨节点通信开销。
本答案来源于文章《LMCache:加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》