
optimum-benchmark
一键横评多后端推理性能,选型不靠猜
optimum-benchmark 是 Hugging Face Optimum 生态下的统一多后端基准测试工具,用于对 Transformers、Timm、PEFT、Diffusers、Sentence-Transformers 等模型进行性能评测。它解决的核心问题是:同一模型在不同硬件(CPU/GPU)和不同推理后端(PyTorch、ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT-LLM、Neural Compressor、Text-Generation-Inference)上的性能差异难以横向对比。工具通过统一配置接口,自动加载模型、应用量化与硬件优化方案,并测量延迟、吞吐量、显存占用等关键指标,输出结构化报告。核心能力包括:多后端一键切换、量化方案对比、批大小与序列长度扫描、硬件优化效果量化,以及可复现的基准测试流程。适合模型部署选型、推理加速方案验证和硬件采购评估。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 统一接口覆盖 PyTorch、ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT-LLM 等主流推理后端,横向对比成本低
- 深度集成 Optimum 的量化与硬件优化方案,能直接量化优化收益
- 支持 Transformers、Diffusers、PEFT 等多类模型,场景覆盖广
不足之处
- 项目星标较少,社区生态和第三方教程相对有限
- 依赖较多后端库,环境配置复杂,部分后端安装门槛高
适用场景
- 模型部署前对比不同推理后端的延迟与吞吐
- 验证量化方案(如 INT8、FP16)对性能的实际影响
- 硬件采购或云实例选型时评估不同 GPU/CPU 的推理表现
替代项目
vLLM、TensorRT-LLM、MLPerf Inference
项目介绍
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