使用EvalScope对GPT-OSS-20B进行推理性能压测实战
文章目录
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- 引言
- 1. EvalScope压测模块概述
- 2. 压测环境准备
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- 2.1 安装EvalScope压测套件
- 2.2 模型部署
- 3. 压测参数解析
- 4. 压测策略设计
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- 4.1 负载模型设计
- 4.2 测试场景
- 5. 压测结果分析
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- 5.1 性能指标汇总
- 6. 性能优化建议
- 7. 进阶压测技巧
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- 7.1 自定义数据集(可以指定自己制作的数据集)
- 结论
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引言
随着开源大语言模型的快速发展，GPT-OSS-20B作为OpenAI推出的20B参数规模的开源模型，在实际部署中的性能表现成为开发者关注的焦点。本文将介绍如何利用魔搭社区的EvalScope评测框架，对本地部署的GPT-OSS-20B进行全面的推理性能压力测试。
1. EvalScope压测模块概述
EvalScope的perf压测模块提供以下核心能力：
- 多维度负载模拟：支持并发数、请求量、prompt长度等关键参数的灵活配置
- 真实场景数据：内置openqa等真实数据集，支持自定义数据集
- 全面性能指标：采集延迟、吞吐量、错误率等关键指标
- 渐进式压力测试：支持阶梯式增加负载，精准定位性能瓶颈
2. 压测环境准备
2.1 安装EvalScope压测套件
pip install 'evalscope[perf]' # 核心压测模块
pip install 'evalscope[app]' # 可视化支持（可选）
2.2 模型部署
使用Ollama本地部署GPT-OSS-20B：
ollama run gpt-oss:20b
3. 压测参数解析
针对GPT-OSS-20B的压测命令：
evalscope perf \--url 'http://localhost:11434/v1/chat/completions' \ --max-prompt-length 128 \ --parallel 1 10 50 100 200 \--number 10 20 100 20