LLM-Geschwindigkeitstest

Dieses Dokument beschreibt, wie du das Geschwindigkeitstest-Tool verwendest, um die Geschwindigkeit großer Sprachmodelle zu messen.

#Docker installieren

bash

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh && sudo sh get-docker.sh

#Auf reComputer RK3576 ausführen

bash

sudo docker run -it  \
        --privileged \
        --net=host \
        --device /dev/dri \
        --device /dev/dma_heap \
        --device /dev/rknpu \  
        --device /dev/mali0 \
        -v /dev:/dev \
        ghcr.io/seeed-projects/rk3576-deepseek-r1-distill-qwen:1.5b-fp16-latest

#Auf reComputer RK3588 ausführen

bash

sudo docker run -it  \
        --privileged \
        --net=host \
        --device /dev/dri \
        --device /dev/dma_heap \
        --device /dev/rknpu \  
        --device /dev/mali0 \
        -v /dev:/dev \
        ghcr.io/seeed-projects/rk3588-deepseek-r1-distill-qwen:1.5b-fp16-latest

#Tools installieren

bash

wget https://github.com/Seeed-Projects/reComputer-RK-LLM/raw/refs/heads/main/tools/llm_speed_test.py

#Umgebung erstellen

bash

python -m venv .env && source .enb/bin/activate
pip install -r requests

#Geschwindigkeit testen

bash

python llm_speed_test.py