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。

开源 free 评测安全
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 341
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类评测安全
开发团队huggingface
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,Apache 2.0 许可证
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型benchmark,neural-compressor,onnxruntime,openvino,pytorch,tensorrt-llm,text-generation-inference
GitHub 星标★ 341
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-26 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-18
浏览次数0

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

optimum-benchmark 是一个评测安全领域的开源项目,官方简介:️ A unified multi-backend utility for benchmarking Transformers, Timm, PEFT, Diffusers and Sentence-Transformers with full support of Optimum's hardware optimizations & quantization schemes.。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 341 星标。

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