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大規模言語モデル (LLM) のレイテンシ-スループット ベンチマークに関するシリーズの最新記事では、TensorRT-LLM を用いた LLM 推論のベンチマークプロセスを開発者向けに解説します。この記事は、ベンチマークの基本的な概念を紹介し、特定の NVIDIA ツールを活用するためのヒントを提供した以前の記事を基にしています。

LLM フレームワークを導入する際には、選択したフレームワークが、対象となるアプリケーションにとって重要なパフォーマンス指標を満たすように細かく調整されていることを確認することが重要です。NVIDIA のオープンソース AI 推論エンジンである TensorRT-LLM は、ネイティブのベンチマークおよびサービスツールスイートに加え、開発者がパフォーマンスを最適化するために調整できるさまざまな機能を提供します。

TensorRT-LLM には、完全な推論エンジンを導入することなく直接モデルをベンチマークできるように設計された Python ベースのユーティリティ trtllm-bench が含まれています。このユーティリティは、エンジンを最適な設定で設定することで、モデルのパフォーマンスに関する洞察を得るプロセスを簡素化し、通常は優れた結果をもたらします。ベンチマークを行う前に、開発者はGPU環境を設定し、データセットを準備する必要があります。データセットは、提供されているドキュメントに従って合成データセットまたはカスタムデータセットから選択できます。

ベンチマークプロセスでは、trtllm-bench throughputサブコマンドを実行します。このコマンドは、モデルのチェックポイントを自動的に取得し、PyTorchフローを使用してTRT-LLMをブートストラップします。様々なパフォーマンスメトリクスを含む結果は、完了時に保存され、表示されます。これらのメトリクスは、開発者がモデルのパフォーマンスを理解し、特定のユースケースに合わせたチューニングについて情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

LLMを提供する場合、TensorRT-LLMはtrtllm-serveコマンドを使用してOpenAI互換のエンドポイントを容易に作成できます。これにより、開発者はtrtllm-benchから得られたチューニングの知見を適用し、細かくチューニングされたサーバーを構築できます。その後、GenAI-Perfなどのツールやbenchmark_serving.pyの移植版を使用して、サーバーのパフォーマンスを検証できます。

要約すると、TensorRT-LLMは、LLMを効果的にベンチマークおよびチューニングするために必要なツールを開発者に提供し、モデルが望ましいパフォーマンス結果に最適化されることを保証します。TensorRT-LLMフレームワークにおけるパフォーマンスチューニングとベンチマークについてより深く理解したい方のために、追加のリソースもご用意しています。