LM 속도: 대규모 모델 API 성능의 신속한 테스트

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일반 소개

LM Speed는 AI 개발자를 위해 특별히 설계된 도구로, lmspeed.net에서 온라인 서비스로 제공됩니다. 핵심 기능은 언어 모델 API의 성능을 테스트하고 분석하여 사용자가 속도 병목 현상을 신속하게 파악하고 호출 전략을 최적화할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 도구는 OpenAI API를 비롯한 다양한 인터페이스를 지원하며 실시간 데이터 모니터링과 상세한 성능 보고서를 제공합니다. 개인 개발자이든 팀 단위든 LM Speed를 사용하면 직관적인 데이터 차트와 자동화된 테스트를 통해 다양한 모델과 공급업체의 성능을 쉽게 비교할 수 있습니다.

기능 목록

실시간 성능 모니터링: 초당 처리량과 같은 다차원 데이터를 표시합니다. 토큰 번호(TPoS).
종합적인 성능 평가: 첫 번째 토큰 지연 시간, 응답 시간 등과 같은 핵심 지표를 측정합니다.
데이터 시각화: 다양한 차트를 생성하여 성능 추세를 시각화하세요.
자동화된 스트레스 테스트: 5회 연속 테스트를 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 확보합니다.
원클릭 보고서 생성: 전문적인 테스트 보고서를 자동으로 생성하고 내보내기 및 공유를 지원합니다.
URL 매개변수에 대한 빠른 테스트: 수동 입력 없이 링크에서 바로 테스트를 실행합니다.
과거 데이터 저장: 테스트 결과를 기록하고 추세 분석을 지원합니다.

도움말 사용

온라인 서비스 사용

웹사이트에 액세스
브라우저를 열고 https://lmspeed.net 으로 이동합니다.
테스트 매개변수 입력
페이지 양식에 다음 정보를 입력하세요:
- baseUrlAPI 서비스 주소(예 https://api.deepseek.com/v1.
- apiKeyAPI 키.
- modelId테스트할 모델의 ID, 예를 들어 free:QwQ-32B.
시작 테스트
"테스트 시작" 버튼을 클릭하면 시스템이 자동으로 5번의 스트레스 테스트를 실행합니다. 테스트가 진행되는 동안 TPoS 및 응답 시간을 포함한 실시간 데이터 업데이트를 확인할 수 있습니다.
결과 보기
테스트가 완료되면 페이지에 첫 토큰 지연 시간 및 평균 성능과 같은 자세한 그래프와 메트릭이 표시됩니다. '보고서 생성' 버튼을 클릭하여 PDF를 다운로드하거나 팀과 공유할 수 있습니다.
URL 매개변수 빠른 테스트
수동으로 입력하지 않으려면 링크를 사용하여 바로 테스트를 시작할 수 있습니다. 예시:

https://lmspeed.net/?baseUrl=https://api.suanli.cn/v1&apiKey=sk-你的密钥&modelId=free:QwQ-32B

링크를 열면 테스트가 자동으로 시작됩니다. 참고: 보안상의 이유로 URL에 API 키를 직접 전달하지 않는 것이 좋습니다.

로컬 배포 설치 프로세스

환경 준비하기
컴퓨터에 Git, Node.js(v16 이상 권장), Docker 및 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인하고, 설치되어 있지 않은 경우 먼저 다운로드하여 설치하세요.
클론 창고
터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 코드를 다운로드합니다:

git clone https://github.com/nexmoe/lm-speed.git
cd lm-speed

도커 배포

설정 docker-compose.yml 파일에 공식적으로 제공된 코드를 복사합니다:

version: '3.8'
services:
app:
image: nexmoe/lmspeed:latest
ports:
- "8650:3000"
environment:
- DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@db:5432/nexmoe
- NODE_ENV=production
depends_on:
- db
restart: always
db:
image: postgres:16
restart: always
environment:
POSTGRES_USER: postgres
POSTGRES_PASSWORD: postgres
POSTGRES_DB: nexmoe
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
postgres_data:

터미널에서 실행됩니다:
```
docker-compose up -d
```
배포에 성공하면 http://localhost:8650 서비스 보기.

수동 배포

종속성을 설치합니다:
```
npm install
```
환경 변수를 복사하고 구성합니다:
```
cp .env.example .env
```
컴파일러 .env 파일을 열고 데이터베이스 주소와 API 구성을 입력합니다.
서비스를 시작합니다:
```
npm run dev
```
인터뷰 http://localhost:3000.

주요 기능 작동

실시간 모니터링
온라인 테스트 시 페이지에 TPoS 및 응답 시간 변경 사항이 동적으로 표시됩니다. 마우스로 그래프 위로 마우스를 가져가면 정확한 값을 확인할 수 있습니다.
자동화된 테스트
'테스트 시작'을 클릭하면 시스템이 자동으로 5라운드의 테스트를 진행합니다. 각 라운드의 결과가 기록되고 마지막에 평균값과 변동 범위가 생성되어 API의 안정성을 판단하는 데 도움이 됩니다.
보고서 내보내기
테스트가 완료되면 '보고서 내보내기'를 클릭하고 PDF 형식을 선택합니다. 보고서에는 테스트 환경, 성능 메트릭 및 그래프가 포함되어 있으며 팀 공유 또는 보관에 적합합니다.
과거 데이터 분석
온라인 서비스는 테스트 기록을 보관합니다. 로그인한 후 '기록' 페이지로 이동하여 이전 테스트 결과와 성능 추세를 확인하세요.

주의

API 키가 유효한지 확인하지 않으면 테스트가 실패합니다.
로컬에 배포하는 경우 방화벽에 열린 포트(기본값 3000 또는 8650)가 있는지 확인합니다.
차트가 느리게 로드되는 경우 네트워크 문제가 있을 수 있으므로 페이지를 새로고침하고 다시 시도하는 것이 좋습니다.

이 단계를 통해 LM Speed를 사용하여 온라인 또는 로컬에서 언어 모델링 API의 성능을 테스트할 수 있습니다. 조작이 간단하고 결과가 명확하며 매우 유용합니다.

애플리케이션 시나리오

개발자가 선택하는 API 서비스
LM Speed로 개발자 테스트 DeepSeek 및 Silicon Flow와 같은 API를 사용하여 프로젝트에 가장 적합한 공급업체를 선택할 수 있습니다.
팀 최적화 모델 호출
AI 팀은 이를 사용하여 부하가 높은 API의 성능을 모니터링하고 호출 전략을 조정하여 애플리케이션 효율성을 개선합니다.
연구원들이 성능 변동을 분석합니다.
연구진은 학술 보고서를 작성하기 위해 다섯 차례의 테스트와 과거 데이터를 통해 다양한 조건에서 모델 성능의 변화를 연구했습니다.

QA

LM Speed는 어떤 API를 지원하나요?
주로 딥서치, 수안리 등과 같은 OpenAI 형식의 API를 지원합니다. API가 OpenAI SDK와 호환되는 한 테스트할 수 있습니다.
불안정한 테스트 결과는 어떻게 되나요?
네트워크 연결이 안정적인지 확인하거나 테스트 라운드 횟수를 늘립니다(로컬 배포를 위해 코드를 수정할 수 있음). 결과의 변동 폭이 크다면 API 제공업체에 문제가 있을 수 있습니다.
결제해야 하나요?
온라인 서비스는 현재 무료이지만 기능이 제한될 수 있습니다. 로컬 배포는 완전히 무료이며 코드는 오픈 소스입니다.