Populaire open-source LLM's benchmarken: Llama2, Falcon en Mistral

Gebouwd voor snelheid: ~10ms latentie, zelfs onder belasting
De razendsnelle manier om je modellen te bouwen, volgen en implementeren!
- Verwerkt 350+ RPS op slechts 1 vCPU — geen tuning nodig
- Productieklaar met volledige enterprise-ondersteuning
In deze blog tonen we de samenvatting van verschillende open-source LLM's die we hebben gebenchmarkt. We hebben deze modellen gebenchmarkt vanuit het perspectief van latency, kosten en verzoeken per seconde. Dit helpt u te evalueren of het een goede keuze kan zijn op basis van de zakelijke vereisten. Houd er rekening mee dat we de kwalitatieve prestaties in dit artikel niet behandelen - er zijn verschillende methoden om LLM's te vergelijken die u hier kunt vinden.
Gebenchmarkte use cases
De belangrijkste use cases waarop we hebben gebenchmarkt zijn:
- 1500 Input tokens, 100 output tokens (Vergelijkbaar met Retrieval Augmented Generation use cases)
- 50 Input tokens, 500 output tokens (Generation Heavy use cases)
Benchmarking-setup
Voor het benchmarken hebben we locust gebruikt, een open-source load-testing tool. Locust werkt door gebruikers/workers aan te maken om parallel verzoeken te versturen. Aan het begin van elke test kunnen we de Number of Users en Spawn Rate instellen. Hier geeft Number of Users het maximale aantal gebruikers aan dat gelijktijdig kan worden opgestart/actief kan zijn, terwijl Spawn Rate aangeeft hoeveel gebruikers er per seconde worden opgestart.
In elke benchmarkingtest voor een deployment-configuratie begonnen we bij 1 gebruiker en verhoogden we Number of Users geleidelijk totdat we een gestage toename in de RPS zagen. Tijdens de test hebben we ook response times (in ms) en total requests per second uitgezet.
In elk van de 2 deployment-configuraties hebben we de huggingface text-generation-inference model server gebruikt met version=0.9.4. Dit zijn de parameters die aan de text-generation-inference image zijn doorgegeven voor verschillende modelconfiguraties:
Gebenchmarkte LLM's
De 5 gebenchmarkte open-source LLM's zijn als volgt:
De volgende tabel toont een samenvatting van de LLM-benchmarking:
Gedetailleerde LLM-benchmarkingblogs voor elke LLM
Raadpleeg voor elk van de hierboven genoemde modellen de gedetailleerde LLM-benchmarkingblogs zoals hieronder weergegeven:
TrueFoundry AI Gateway levert een latentie van ~3–4 ms, verwerkt 350+ RPS op 1 vCPU, schaalt moeiteloos horizontaal en is klaar voor productie, terwijl LiteLLM last heeft van hoge latentie, moeite heeft boven een gemiddeld aantal RPS, geen ingebouwde schaling heeft en het meest geschikt is voor lichte workloads of prototypes.



















.png)

.webp)



.webp)







.webp)





