Execution Context
性能基准测试 (Performance Benchmarking) 能够帮助数据科学家通过系统地将模型输出与历史基准进行比较，从而严格评估模型的效果。此功能确保计算资源得到优化，以实现最高的准确性，同时保持运营效率。通过建立明确的性能阈值，组织可以在部署前验证新的架构，从而降低风险，并在高风险环境中确保与战略业务目标的一致性。
通过定义标准化的输入数据集和预期的输出参数，建立基准指标，以便在所有评估周期中进行一致的比较。
在相同的计算约束条件下，并行执行不同模型架构的推理任务，以生成可量化的性能数据。
分析延迟、吞吐量和准确率的差异，以确定哪些模型满足或超过已设定的生产环境基准阈值。
Operating Checklist
为基准模型定义标准化的输入参数和预期的输出分布。
配置并行推理任务，使其针对特定计算资源，并采用完全相同的环境设置。
收集所有已执行模型变体的延迟、吞吐量和准确性指标。
计算新模型与现有基准之间的差异的统计显著性。
Integration Surfaces
基准定义
数据科学家需要整理具有代表性的数据集，并定义关键性能指标，例如推理延迟和F1分数，以建立可靠的参考基准。
并发推断执行
为了确保性能差异归因于模型架构而非环境因素，请将候选模型同时部署在相同的计算基础设施上。
指标聚合与报告。
自动化流程将多次运行的结果汇总，生成具有统计显著性的报告，突出显示与基准性能指标的偏差。
