| name | test-model-qwen3-8b-gsm8k-scenarios |
| description | LightLLM Qwen3-8B GSM8K multi-scenario regression: seven isolated api_server configs (baseline, fp8w8a8 quant, tpsp mix, tpsp with dp2 and dp prefill balance, cpu cache, int8kv on top of cpu cache, disk cache with LIGHTLLM_DISK_CACHE_PROMPT_LIMIT_LENGTH). Each scenario then lm_eval gsm8k batch 500. Scenarios 5–7 run lm_eval twice for cache hit. Per-scenario LOG_DIR, server.log, eval logs, summary.txt. Default MODEL_DIR /mtc/models/qwen3-8b; DISK_CACHE_DIR /mtc/test/tmp/ for scenario 7; ask user if paths invalid. Fixed HTTP port 8089 (not configurable). nvidia-smi GPUs, port listen not health, clear proxies and no_proxy. |
Qwen3-8B 多场景 GSM8K 回归
同一 MODEL_DIR（Qwen3-8B 权重） 下，按 七种 api_server 配置 依次各跑一轮：启动服务 → 端口与日志就绪 → lm_eval。场景 5、6、7 在相同服务配置下 lm_eval 连续执行两次（缓存预热与命中后效率/精度对照，与历史脚本注释一致）。
端口：固定 8089（与 --port、lm_eval 的 base_url 一致；不作为环境变量）。
评测：lm_eval，tasks gsm8k，batch_size 500，model：qwen/qwen3-8b。tokenizer 与 MODEL_DIR 须为同一目录路径。
场景总览
| # | 名称 | api_server 要点 | lm_eval |
|---|
| 1 | 基线 | --tp 2，无额外开关 | 1 次 |
| 2 | FP8 量化 | --quant_type fp8w8a8（在场景 1 基础上） | 1 次 |
| 3 | TP-SP 混合 | --enable_tpsp_mix_mode（--tp 2，无 --dp） | 1 次 |
| 4 | TP-SP + DP2 + DP prefill 均衡 | --tp 2 --dp 2、--enable_tpsp_mix_mode、--enable_dp_prefill_balance | 1 次 |
| 5 | CPU Cache | --tp 2 --dp 2，--max_total_token_num 200000，--enable_cpu_cache，--cpu_cache_storage_size 128，--cpu_cache_token_page_size 128 | 2 次 |
| 6 | CPU Cache + INT8 KV | 在场景 5 基础上增加 --llm_kv_type int8kv | 2 次 |
| 7 | Disk Cache | LIGHTLLM_DISK_CACHE_PROMPT_LIMIT_LENGTH=128；--tp 2 --dp 2，--max_total_token_num 200000，CPU cache 与 disk cache 一组参数（见命令块） | 2 次 |
算力说明：历史脚本使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指向 2 张卡；场景 4–7 含 --dp 2。执行前须结合 nvidia-smi 与 LightLLM 对 tp/dp 的资源说明 确认本机 GPU 数与映射是否满足；不满足时 向用户询问 正确启动方式，不要盲试。
日志目录（含 summary.txt）
- 每个场景使用独立
LOG_DIR。
api_server → "${LOG_DIR}/server.log"（推荐 nohup … >> … 2>&1 &）。lm_eval：第一次 "${LOG_DIR}/eval_gsm8k.log"；第二次（场景 5–7）"${LOG_DIR}/eval_gsm8k_run2.log"。summary.txt：本场景完整启动参数、lm_eval 摘要、端口与日志就绪情况、两轮评测说明（若适用）、结论与失败原因。
启动前检查
- 显卡：
nvidia-smi 后 export CUDA_VISIBLE_DEVICES；不要写死卡号；--tp / --dp 与卡数须匹配本机规范。
- 端口：每轮前确认
8089 空闲；上一轮结束后 终止 api_server 再启下一轮。
MODEL_DIR：见 「路径约定」；test -d "${MODEL_DIR}"。DISK_CACHE_DIR（仅场景 7）：见 「路径约定」；mkdir -p 后须可写。- 代理：
api_server / lm_eval 前 置空 http_proxy / https_proxy；lm_eval 配置 no_proxy（见评测块）。
路径约定（MODEL_DIR 与 DISK_CACHE_DIR）
MODEL_DIR：首轮试跑默认 /mtc/models/qwen3-8b。若目录不存在或加载失败，向用户询问 本机正确路径；--model_dir 与 lm_eval 的 tokenizer 保持一致。DISK_CACHE_DIR（场景 7）：默认 /mtc/test/tmp/；不可写或不存在时 向用户询问 可写目录；summary.txt 记录最终路径。
可变项
| 变量 | 含义 |
|---|
LOG_DIR | 当前场景日志根目录。 |
MODEL_DIR | --model_dir；lm_eval 的 tokenizer。 |
BIND_URL_HOST | base_url 主机；常用 127.0.0.1。 |
CUDA_VISIBLE_DEVICES | 由 nvidia-smi 决定；与 tp/dp 组合须匹配环境。 |
DISK_CACHE_DIR | 场景 7 的 --disk_cache_dir；默认 /mtc/test/tmp/。 |
开跑前导出示例：
export LOG_DIR='〈本场景日志目录〉'
export MODEL_DIR='/mtc/models/qwen3-8b'
export DISK_CACHE_DIR='/mtc/test/tmp/'
export BIND_URL_HOST='127.0.0.1'
服务就绪判定
不要使用 HTTP health 作为唯一依据。结合 8089 是否 LISTEN 与 server.log；可约 每 20 秒 查看一次直至可评测或确认失败。
lm_eval 命令模板（单次）
export http_proxy=
export https_proxy=
export no_proxy=localhost,127.0.0.1,0.0.0.0,::1,${BIND_URL_HOST}
HF_ALLOW_CODE_EVAL=1 HF_DATASETS_OFFLINE=0 \
lm_eval --model local-completions \
--model_args "{\"model\":\"qwen/qwen3-8b\", \"base_url\":\"http://${BIND_URL_HOST}:8089/v1/completions\", \"max_length\": 16384, \"tokenizer\":\"${MODEL_DIR}\"}" \
--tasks gsm8k --batch_size 500 --confirm_run_unsafe_code \
>> "${LOG_DIR}/eval_gsm8k.log" 2>&1
场景 5–7 第二次：将重定向改为 >> "${LOG_DIR}/eval_gsm8k_run2.log" 2>&1。
各场景 api_server 命令模板
以下省略 export http_proxy= / export https_proxy=、LOADWORKER=18、CUDA_VISIBLE_DEVICES、nohup 与 >> "${LOG_DIR}/server.log" 2>&1 &；实际执行时与其它 acc skill 一致自行补全。
场景 1：基线
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--port 8089
场景 2：FP8 量化（fp8w8a8）
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--port 8089 \
--quant_type fp8w8a8
场景 3：TP-SP 混合
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--port 8089 \
--enable_tpsp_mix_mode
场景 4：TP-SP + DP2 + DP prefill 均衡
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--dp 2 \
--port 8089 \
--enable_tpsp_mix_mode \
--enable_dp_prefill_balance
场景 5：CPU Cache（lm_eval 两次）
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--dp 2 \
--port 8089 \
--max_total_token_num 200000 \
--enable_cpu_cache \
--cpu_cache_storage_size 128 \
--cpu_cache_token_page_size 128
场景 6：CPU Cache + INT8 KV（lm_eval 两次）
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--dp 2 \
--port 8089 \
--max_total_token_num 200000 \
--enable_cpu_cache \
--cpu_cache_storage_size 128 \
--cpu_cache_token_page_size 128 \
--llm_kv_type int8kv
场景 7：Disk Cache（lm_eval 两次）
与历史脚本一致：在 python 前加 LIGHTLLM_DISK_CACHE_PROMPT_LIMIT_LENGTH=128。
LIGHTLLM_DISK_CACHE_PROMPT_LIMIT_LENGTH=128 \
python -m lightllm.server.api_server \
--model_dir "${MODEL_DIR}" \
--tp 2 \
--dp 2 \
--port 8089 \
--max_total_token_num 200000 \
--enable_cpu_cache \
--cpu_cache_storage_size 64 \
--cpu_cache_token_page_size 128 \
--enable_disk_cache \
--disk_cache_storage_size 256 \
--disk_cache_dir "${DISK_CACHE_DIR}"
执行约定
- 顺序：1 → 7 严格递增；每步 新
LOG_DIR，先停旧服务。
- 场景 5–7：
lm_eval 各执行两次，并在 summary.txt 说明 run1 / run2 目的。
MODEL_DIR / DISK_CACHE_DIR：遵循 「路径约定」。- 收尾：全部结束后释放进程、端口与 GPU。
