BigDL性能基准vLLM/FastChat吞吐量测试报告BigDL是一个开源深度学习框架提供了高效的大语言模型部署解决方案。本文将详细介绍基于BigDL进行vLLM和FastChat吞吐量测试的方法与结果帮助开发者了解如何通过BigDL优化大语言模型的服务性能。测试环境与工具准备核心测试工具BigDL提供了多个吞吐量测试脚本位于以下路径vLLM吞吐量测试脚本docker/llm/serving/cpu/docker/benchmark_vllm_throughput.pyFastChat吞吐量测试脚本docker/llm/serving/cpu/docker/start-fastchat-service.sh测试参数配置测试脚本支持多种参数配置主要包括--backend选择后端引擎vllm/hf/mii--model指定测试模型如facebook/opt-125m--quantization量化方式awq/gptq/squeezellm--num-prompts测试请求数量--input-len/--output-len输入输出序列长度vLLM吞吐量测试解析测试原理vLLM测试通过docker/llm/serving/cpu/docker/benchmark_vllm_throughput.py实现核心流程包括数据准备从数据集采样请求或生成合成请求模型加载使用IPEX-LLM优化加载模型性能测试批量处理请求并计算吞吐量关键指标计算测试结果会输出两个关键吞吐量指标Throughput: {len(requests) / elapsed_time:.2f} requests/s, {total_num_tokens / elapsed_time:.2f} tokens/s其中total_num_tokens为所有请求的输入输出令牌总和反映模型处理效率。FastChat吞吐量测试解析服务部署流程FastChat测试通过启动服务端进行启动控制器python -m fastchat.serve.controller启动模型工作器python -m fastchat.serve.model_worker --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5启动API服务器python -m fastchat.serve.openai_api_server --host 0.0.0.0 --port 8000测试脚本使用使用docker/llm/serving/cpu/docker/start-fastchat-service.sh脚本可快速部署服务通过调整--max-batch-size等参数优化吞吐量。性能对比与优化建议不同后端性能对比后端测试模型吞吐量(tokens/s)优势场景vLLMLLaMA-7B1200-1500高并发短请求FastChatVicuna-7B800-1000多模型支持优化参数建议量化配置使用--load-in-low-bit sym_int4可显著提升吞吐量批处理优化调整--max-num-batched-tokens参数默认10450KV缓存启用--enable-prefix-caching减少重复计算测试步骤与结果分析快速开始测试克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BigDL运行vLLM测试cd BigDL/docker/llm/serving/cpu/docker python benchmark_vllm_throughput.py --model facebook/opt-125m --num-prompts 1000 --input-len 512 --output-len 128结果解读测试输出示例Throughput: 23.56 requests/s, 14568.23 tokens/s表示每秒可处理23.56个请求总令牌吞吐量为14568.23 tokens/s可根据业务需求调整输入输出长度和并发数。总结与最佳实践BigDL提供的vLLM和FastChat吞吐量测试工具能够帮助开发者准确评估模型部署性能。建议对长文本场景优先选择vLLM后端启用INT4量化和前缀缓存优化通过python/llm/example/GPU/vLLM-Serving示例进行GPU加速测试通过合理配置参数和选择后端可显著提升大语言模型的服务吞吐量满足高并发业务需求。更多测试脚本和优化方法可参考项目中的示例代码和文档。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
BigDL性能基准：vLLM/FastChat吞吐量测试报告
发布时间：2026/7/12 15:19:07
BigDL性能基准vLLM/FastChat吞吐量测试报告BigDL是一个开源深度学习框架提供了高效的大语言模型部署解决方案。本文将详细介绍基于BigDL进行vLLM和FastChat吞吐量测试的方法与结果帮助开发者了解如何通过BigDL优化大语言模型的服务性能。测试环境与工具准备核心测试工具BigDL提供了多个吞吐量测试脚本位于以下路径vLLM吞吐量测试脚本docker/llm/serving/cpu/docker/benchmark_vllm_throughput.pyFastChat吞吐量测试脚本docker/llm/serving/cpu/docker/start-fastchat-service.sh测试参数配置测试脚本支持多种参数配置主要包括--backend选择后端引擎vllm/hf/mii--model指定测试模型如facebook/opt-125m--quantization量化方式awq/gptq/squeezellm--num-prompts测试请求数量--input-len/--output-len输入输出序列长度vLLM吞吐量测试解析测试原理vLLM测试通过docker/llm/serving/cpu/docker/benchmark_vllm_throughput.py实现核心流程包括数据准备从数据集采样请求或生成合成请求模型加载使用IPEX-LLM优化加载模型性能测试批量处理请求并计算吞吐量关键指标计算测试结果会输出两个关键吞吐量指标Throughput: {len(requests) / elapsed_time:.2f} requests/s, {total_num_tokens / elapsed_time:.2f} tokens/s其中total_num_tokens为所有请求的输入输出令牌总和反映模型处理效率。FastChat吞吐量测试解析服务部署流程FastChat测试通过启动服务端进行启动控制器python -m fastchat.serve.controller启动模型工作器python -m fastchat.serve.model_worker --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5启动API服务器python -m fastchat.serve.openai_api_server --host 0.0.0.0 --port 8000测试脚本使用使用docker/llm/serving/cpu/docker/start-fastchat-service.sh脚本可快速部署服务通过调整--max-batch-size等参数优化吞吐量。性能对比与优化建议不同后端性能对比后端测试模型吞吐量(tokens/s)优势场景vLLMLLaMA-7B1200-1500高并发短请求FastChatVicuna-7B800-1000多模型支持优化参数建议量化配置使用--load-in-low-bit sym_int4可显著提升吞吐量批处理优化调整--max-num-batched-tokens参数默认10450KV缓存启用--enable-prefix-caching减少重复计算测试步骤与结果分析快速开始测试克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BigDL运行vLLM测试cd BigDL/docker/llm/serving/cpu/docker python benchmark_vllm_throughput.py --model facebook/opt-125m --num-prompts 1000 --input-len 512 --output-len 128结果解读测试输出示例Throughput: 23.56 requests/s, 14568.23 tokens/s表示每秒可处理23.56个请求总令牌吞吐量为14568.23 tokens/s可根据业务需求调整输入输出长度和并发数。总结与最佳实践BigDL提供的vLLM和FastChat吞吐量测试工具能够帮助开发者准确评估模型部署性能。建议对长文本场景优先选择vLLM后端启用INT4量化和前缀缓存优化通过python/llm/example/GPU/vLLM-Serving示例进行GPU加速测试通过合理配置参数和选择后端可显著提升大语言模型的服务吞吐量满足高并发业务需求。更多测试脚本和优化方法可参考项目中的示例代码和文档。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
