随机合成数据集使用指南

一. 应用简介

该功能仅支持性能测评相关场景，而不支持精度测评相关场景

该功能旨在不提供真实数据集，而考虑使用构造随机的合成数据集的场景，用于大语言模型推理性能基准测试。

二. 使用指导

⭐ 推荐：使用自定义配置文件

配置ais_bench/benchmark/configs/datasets/synthetic 目录下的配置模板文件中的synthetic_config参数。

当前提供了两种不同构造类型的随机数据集配置模板文件，用户可根据自己的需求选择合适的模板文件进行修改：

synthetic_gen_string.py: 生成随机长度字符串（模拟真实输入）

synthetic_config = {
    "Type": "string",
    ... # 其他参数
}

synthetic_gen_tokenid.py: 生成随机token id序列（直接输入编码后的Token）
```
synthetic_config = {
    "Type": "tokenid",
    ... # 其他参数
}
```

注意： ais_bench/benchmark/configs/datasets/synthetic/synthetic_gen.py模板所使用配置需在ais_bench/benchmark/configs/datasets/synthetic中进行修改。为了统一数据集配置模式，此方法将在后续版本中弃用。

执行命令：

ais_bench --models {model_api_file} --datasets synthetic_gen_{string/tokenid} {other_option_args}

备选：使用命令行参数

在命令行执行如下命令启动测评：

随机长度字符串数据集：

ais_bench --models {model_api_file} --datasets synthetic_gen_string --mode {mode} --request-count {request_count} --string-config-input {input_config} --string-config-output {output_config} 

随机token id序列数据集：

ais_bench --models {model_api_file} --datasets synthetic_gen_tokenid --mode {mode} --request-count {request_count} --tokenid-config-request-size {request_size} --tokenid-config-prefix-len {prefix_len} 

样例：

ais_bench --models vllm_api_stream_chat --datasets synthetic_gen_tokenid --mode perf \
  --batch-size 1 8 16 32 40 50 64 \
  --num-prompts 1 8 16 32 40 50 64 \
  --request-count 64 \
  --tokenid-config-request-size 8192 \
  --tokenid-config-prefix-len 6554 \
  --max-out-len 1024 \
  --num-warmups 16 \
  --path /mnt/weight/Qwen3.8-27B-w8a8 \
  --model-name qwen3.8 \
  --host-ip 127.0.0.1 \
  --host-port 8000 \
  --generation-kwargs '{"ignore_eos":true}'

三. 参数说明

以下仅做配置文件中参数的大概说明，详细取值要求需参考配置文件中预留的注释和使用场景。

3.1 公共参数

参数名称	类型	说明	取值范围
Type	string	数据集类型（必填）	string/tokenid
RequestCount	int	生成的请求总数（必填）	[1, 1,048,576]

3.2 String类型配置（Type="string"时需配置）

"StringConfig" : {
    "Input" : {          # 输入序列配置
        "Method": str,    # 分布类型：uniform/gaussian/zipf
        "Params": {}      # 对应分布的参数
    },
    "Output" : {         # 输出序列配置（参数同上）
        "Method": str,
        "Params": {}
    }
}

输入输出分布参数说明

关键规则

所有数值参数的最大值默认应小于 2^20（即 1,048,576）

请求的最大输入/输出长度还会受到服务化配置的限制，具体参考该配置文件中的注释描述

分布类型	参数	类型	说明	取值范围
uniform	`MinValue`	int	输入/出序列的最小长度	[1, 1,048,576]
	`MaxValue`	int	输入/出序列的最大长度（可等于MinValue）	[≥MinValue]
gaussian	`Mean`	float	分布中心值（均值）	[-3.0e38, 3.0e38]
	`Var`	float	方差（控制数据分散程度）	[0, 3.0e38]
	`MinValue`	int	输入/出序列的硬性下限	[1, 1,048,576]
	`MaxValue`	int	输入/出序列的硬性上限	[≥MinValue]
zipf	`Alpha`	float	形状参数（值越大分布越均匀）	(1.0, 10.0]
	`MinValue`	int	输入/出序列的最小长度	[1, 1,048,576]
	`MaxValue`	int	输入/出序列的最大长度（必须大于MinValue）	[>MinValue]

3.3 TokenId类型配置（Type="tokenid"时需配置）

"TokenIdConfig" : {
    "RequestSize": int,  # 单请求token数量
    "PrefixLen": int     # 所有请求的公共前缀token数量
}

四. 配置示例

4.1 String类型示例

1. Uniform均匀分布

synthetic_config = {
    "Type": "string",
    "RequestCount": 1000,
    "StringConfig": {
        "Input": {
            "Method": "uniform",
            "Params": {"MinValue": 50, "MaxValue": 500}  # 输入长度50-500
        },
        "Output": {
            "Method": "uniform",
            "Params": {"MinValue": 20, "MaxValue": 200}  # 输出长度20-200
        }
    }
}

特性：输入/输出长度在区间内等概率分布，适用于基准性能测试

2. Gaussian高斯分布

synthetic_config = {
    "Type": "string",
    "RequestCount": 800,
    "StringConfig": {
        "Input": {
            "Method": "gaussian",
            "Params": {
                "Mean": 256,       # 中心值256
                "Var": 10,         # 方差10
                "MinValue": 64,    # 实际范围64-512
                "MaxValue": 512
            }
        },
        "Output": {
            "Method": "gaussian",
            "Params": {
                "Mean": 128,
                "Var": 50,
                "MinValue": 32,
                "MaxValue": 256
            }
        }
    }
}

分布特征：约95%的输入长度在[236,276]范围内（μ±2σ）

3. Zipf齐夫分布

synthetic_config = {
    "Type": "string",
    "RequestCount": 1200,
    "StringConfig": {
        "Input": {
            "Method": "zipf",
            "Params": {
                "Alpha": 1.5,      # 强长尾效应
                "MinValue": 10,    # 输入长度范围10-1000
                "MaxValue": 1000
            }
        },
        "Output": {
            "Method": "zipf",
            "Params": {
                "Alpha": 2.0,     # 较平缓分布
                "MinValue": 5,
                "MaxValue": 500
            }
        }
    }
}

典型场景：模拟真实场景中的请求长尾分布，当Alpha=1.5时，约20%的请求占60%的计算量

4. 混合分布配置

synthetic_config = {
    "Type": "string",
    "RequestCount": 1500,
    "StringConfig": {
        "Input": {
            "Method": "zipf",    # 输入长尾分布
            "Params": {
                "Alpha": 1.2,
                "MinValue": 10,
                "MaxValue": 2000
            }
        },
        "Output": {
            "Method": "uniform",  # 输出均匀分布
            "Params": {
                "MinValue": 50,
                "MaxValue": 300
            }
        }
    }
}

4.2 TokenId类型示例

长文本压力测试

synthetic_config = {
    "Type": "tokenid",
    "RequestCount": 1000,
    "TokenIdConfig": {
        "RequestSize": 2048,   # 单请求2048个token
        "PrefixLen": 0
    }
}

短文本性能测试

synthetic_config = {
    "Type": "tokenid",
    "RequestCount": 5000,
    "TokenIdConfig": {
        "RequestSize": 128,    # 短文本处理场景
        "PrefixLen": 0
    }
}

公共前缀性能测试

synthetic_config = {
    "Type": "tokenid",
    "RequestCount": 5000,
    "TokenIdConfig": {
        "RequestSize": 512,    # 单请求512个token
        "PrefixLen": 256      # 所有请求前面256个token相等
    }
}

五. 常见问题

Q1: 选择分布类型？

均匀分布：适用于压力测试的基线场景
高斯分布：模拟真实场景中的平均请求长度
Zipf分布：生成长尾分布数据（如1%的请求占50%的计算量）
分布组合建议：
- 压力测试：Input使用zipf分布，Output使用uniform分布
- 稳定性测试：Input/Output均使用gaussian分布

Q2: 为什么在指定了输入长度情况下，但性能测评结果矩阵还是会显示非预期值？

tokenid模式：发送时会将每条由模型权重词表范围下随机生成的token所组成的、指定长度的prompt重新decode为字符串格式后再发送给服务化，由于每个模型的词表映射可能出现多对一、一对多等情况，故可能出现波动
string模式：该模式下的输入长度指代输入的string的长度，而非token的长度
预处理阶段：在使用chat相关的api时，可能会在前后进行一些额外的字符串拼接

Q3：为什么在String模式下，指定了输出长度，但性能测评结果矩阵还是会显示非预期值？

相差很大：请检查在model api配置文件中是否正确配置generation_kwargs中的ignore_eos参数（可以使得服务化处理输出时忽略终止符直至输出长度达到预设值）为True

六. 注意事项

tokenid模式：该模式下的tokenid取值范围取决于在模型配置文件中指定的模型的词表范围
string模式：当MinValue=MaxValue时生成固定长度序列

七. 通过自定义配置文件实现

💡 上述合成数据集测评场景也可以通过自定义配置文件方式实现。配置文件本质上是 Python 脚本，支持循环、条件判断、列表推导等所有 Python 语法，可将模型、数据集、summarizer 等配置写入一个文件，一次编写、多次复用。详见自定义配置文件运行AISBench 中"合成数据集性能测评"示例。