Etalon: Holistic Performance Evaluation Framework for LLM Inference Systems

📄 arXiv: 2407.07000v2 📥 PDF

作者: Amey Agrawal, Anmol Agarwal, Nitin Kedia, Jayashree Mohan, Souvik Kundu, Nipun Kwatra, Ramachandran Ramjee, Alexey Tumanov

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.DC

发布日期: 2024-07-09 (更新: 2024-08-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Etalon：用于LLM推理系统的全面性能评估框架，解决现有评估指标的不足

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM推理 性能评估 评估指标 用户体验 Fluidity-index

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理系统评估指标（如TTFT、TBT）无法充分反映用户感知的实时性能，存在片面性。
  2. Etalon框架提出了一种新的指标fluidity-index，旨在更全面地捕捉LLM推理过程的复杂性，提升评估的准确性。
  3. 通过Etalon对现有开源平台和模型即服务进行评估，揭示了它们的优势与不足，为系统优化提供参考。

📝 摘要（中文）

在大规模语言模型（LLM）的生产部署中，推理成本巨大，因此推理系统优化成为研究热点。目前，这些系统主要通过延迟和吞吐量等传统指标（如TTFT、TBT、归一化延迟和TPOT）进行评估。然而，这些指标无法完全捕捉LLM推理的细微之处，导致对用户体验至关重要的实时应用性能评估不完整。本文首先指出了当前性能指标在评估LLM推理系统时的缺陷。然后，提出了Etalon，一个全面的性能评估框架，其中包括fluidity-index——一种旨在反映LLM推理过程复杂性及其对实时用户体验影响的新指标。最后，我们使用Etalon评估了各种现有的开源平台和模型即服务产品，并讨论了它们的优缺点。Etalon已在https://github.com/project-etalon/etalon上开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM推理系统的性能评估主要依赖于延迟和吞吐量等传统指标，这些指标无法充分捕捉LLM推理过程的复杂性，特别是对于实时交互应用，用户体验受token生成的流畅度影响很大。现有指标无法准确反映这种流畅度，导致评估结果与实际用户体验存在偏差。

核心思路：Etalon的核心思路是设计一种新的评估指标，能够更全面地反映LLM推理过程的流畅性和实时性，从而更准确地评估LLM推理系统的用户体验。通过引入fluidity-index，Etalon旨在弥补现有评估指标的不足，提供更细粒度的性能分析。

技术框架：Etalon框架包含以下几个主要组成部分：1) 基准测试套件：用于生成各种类型的LLM推理请求。2) 性能监控模块：用于收集LLM推理过程中的各种性能指标，包括延迟、吞吐量和token生成时间。3) fluidity-index计算模块：用于根据收集到的性能指标计算fluidity-index。4) 评估报告生成模块：用于生成详细的性能评估报告，包括各种性能指标和分析结果。

关键创新：Etalon的关键创新在于提出了fluidity-index这一新的评估指标。与现有指标不同，fluidity-index考虑了token生成的时间间隔，能够更准确地反映LLM推理过程的流畅性。具体来说，fluidity-index衡量的是token生成速度的平稳程度，速度越平稳，fluidity-index越高，用户体验越好。

关键设计：fluidity-index的具体计算方法未知，但可以推测其可能涉及对token生成时间间隔的统计分析，例如计算时间间隔的方差或标准差。此外，Etalon框架还可能包含一些关键的参数设置，例如基准测试套件中各种类型的LLM推理请求的比例，以及性能监控模块的采样频率等。这些参数的设置可能会影响评估结果的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文使用Etalon评估了多个开源平台和模型即服务，揭示了它们在不同场景下的性能差异。通过fluidity-index，论文能够更细致地分析这些系统的优缺点，例如某些系统在处理长文本时可能存在token生成速度不稳定的问题，而另一些系统则可能在处理短文本时表现更好。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

Etalon可用于评估和优化各种LLM推理系统，包括开源平台、模型即服务和定制化部署方案。它可以帮助开发者和运维人员更好地了解LLM推理系统的性能瓶颈，并针对性地进行优化，从而提高用户体验，降低推理成本。此外，Etalon还可以用于比较不同LLM推理系统的性能，为用户选择合适的系统提供参考。

📄 摘要（原文）

Serving large language models (LLMs) in production can incur substantial costs, which has prompted recent advances in inference system optimizations. Today, these systems are evaluated against conventional latency and throughput metrics (eg. TTFT, TBT, Normalised Latency and TPOT). However, these metrics fail to fully capture the nuances of LLM inference, leading to an incomplete assessment of user-facing performance crucial for real-time applications such as chat and translation. In this paper, we first identify the pitfalls of current performance metrics in evaluating LLM inference systems. We then propose Etalon, a comprehensive performance evaluation framework that includes fluidity-index -- a novel metric designed to reflect the intricacies of the LLM inference process and its impact on real-time user experience. Finally, we evaluate various existing open-source platforms and model-as-a-service offerings using Etalon, discussing their strengths and weaknesses. Etalon is available at https://github.com/project-etalon/etalon.