dai-bench

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dai-bench 项目结构

如何运行

uv pip install -e .

由于依赖的 llm-d/llm-d-benchmark 没有Python包，采用的 config-explorer @ git+https://github.com/llm-d/llm-d-benchmark.git@v0.4.0#subdirectory=config_explorer 的方式声明的依赖，如果由于网络原因卡在这里可以尝试使用 git clone https://github.com/llm-d/llm-d-benchmark.git 后运行 pip install -e ./config_explorer 安装

创建项目和运行实验

dai-bench setup --name test1
cd test1
dai-bench run --experiment 1

在 Kubernetes 上运行

本仓库内置了一个最小可用的 K8S 部署示例，使用 deploy/common 目录下的清单即可在集群中直接运行基准测试。

1. 准备依赖

• PVC: deploy/common/deployment.yaml 中默认使用名为 dai-bench-common-pvc 的 PVC 作为输出目录挂载点，需要提前创建：
  • 该 PVC 会挂载到容器内 /outputs，用于存储 dai-bench 生成的项目目录和结果。
• 模型目录: 默认通过 hostPath 挂载 /gpfs/rd/models 到容器内 /models，需要根据实际环境调整：
  • 修改 deploy/common/deployment.yaml 中：
    • spec.template.spec.containers[0].volumeMounts[*].mountPath: /models
    • spec.template.spec.volumes[*].hostPath.path: /gpfs/rd/models
  • 确保模型目录内包含 Qwen3-0.6B 或按需调整 deploy/common/config.yaml 中的 server.model_name 和 tokenizer.path。

2. 配置压测参数

deploy/common/config.yaml 定义了一个 ConfigMap，其中：

• config.yaml:
  • 包含 project_name，用于在容器启动时自动创建项目目录（相当于执行 dai-bench setup --name <project_name> --output-dir /outputs）。
• bench.yaml:
  • 定义负载（load）、接口类型（api）、服务端信息（server）、tokenizer、数据源等。
  • 启动时会被复制到 /outputs/<project_name>/experiments/01/treatment/bench.yaml。

如需调整压测参数，只需修改该文件中的 bench.yaml 部分并重新应用 ConfigMap：

kubectl apply -f deploy/common/config.yaml

3. 启动 benchmark 容器

部署 Deployment：

kubectl apply -f deploy/common/deployment.yaml

该 Deployment 中容器启动命令等价于：

dai-bench run \
  --init \
  --from-config /config/config.yaml \
  --from-bench /config/bench.yaml \
  --output-dir /outputs \
  --experiment 01

其中：

• --init --from-config 会：
  • 读取 /config/config.yaml 中的 project_name；
  • 在 /outputs 下创建对应项目目录结构；
  • 将 config.yaml 覆盖到 setup/config.yaml。
• --from-bench 会：
  • 将 /config/bench.yaml 复制到 experiments/01/treatment/bench.yaml，覆盖默认配置。

4. 查看运行结果

压测完成后，结果会写入 PVC 对应的存储卷中，目录结构类似：

/outputs/
└── <project_name>
    ├── experiments/
    ├── results/
    └── setup/

可以通过以下方式查看：

• 在节点上直接查看挂载路径（如果使用 hostPath）。
• 或通过临时 Pod 访问 PVC 内容，例如：

kubectl run -it --rm debug --image=busybox --restart=Never -- sh
# 挂载同一个 PVC 后在容器内查看 /outputs 下的数据

运行 llm-d-benchmark config explorer 可视化结果

# 安装 llm-d-benchmark 依赖
git clone https://github.com/llm-d/llm-d-benchmark.git
cd llm-d-benchmark
pip install -e ./config_explorer  # 如果已经安装可以跳过
pip install -r config_explorer/requirements-streamlit.txt
streamlit run ./config_explorer/Capacity_Planner.py

输出目录结构

outputs/
└── test1
    ├── experiments
    │   ├── 01
    │   │   └── treatment
    │   │       ├── bench.yaml
    │   │       └── run.sh
    │   └── 02
    │       └── treatment
    │           ├── bench.yaml
    │           └── run.sh
    ├── README.md
    ├── results
    │   └── 01
    │       └── Qwen_Qwen3-0.6B
    │           └── data
    │               ├── stage1-c1_2-i100-o100
    │               │   ├── benchmark_report,_infqps-concurrency1-20251216-185633.json.yaml
    │               │   ├── benchmark_report,_infqps-concurrency2-20251216-185658.json.yaml
    │               │   ├── infqps-concurrency1-20251216-185633.json
    │               │   └── infqps-concurrency2-20251216-185658.json
    │               └── stage2-c1_2-i1000-o100
    │                   ├── benchmark_report,_infqps-concurrency1-20251216-185705.json.yaml
    │                   ├── benchmark_report,_infqps-concurrency2-20251216-185715.json.yaml
    │                   ├── infqps-concurrency1-20251216-185705.json
    │                   └── infqps-concurrency2-20251216-185715.json
    └── setup
        ├── config.yaml
        └── metadata.json