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- Add comprehensive test_ruler.py usage guide with verified commands - Add .claude/rules/test-ruler.md to enforce documentation-first approach - Update CLAUDE.md documentation index Tested commands on RTX 3090 (GPU 4): - 32K/64K offload + XAttn BSA - Multi-dataset, JSON output, quiet mode - GLM-4 model support Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# test_ruler.py 使用指南
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RULER benchmark 综合测试工具，用于评估 LLM 长上下文能力。
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**测试日期**: 2026-02-05
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**测试 GPU**: RTX 3090 (GPU 4)
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## 支持的任务
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| 类别 | 任务 |
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|------|------|
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| NIAH (Needle-In-A-Haystack) | `niah_single_1/2/3`, `niah_multikey_1/2/3`, `niah_multiquery`, `niah_multivalue` |
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| QA (Question Answering) | `qa_1`, `qa_2` |
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| Recall | `cwe`, `fwe`, `vt` |
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## 基本命令格式
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=<GPU_ID> PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
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python tests/test_ruler.py [OPTIONS]
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```
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## 参数说明
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### 必要参数
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--model` | `~/models/Llama-3.1-8B-Instruct` | 模型路径 |
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| `--data-dir` | `tests/data/ruler_64k` | 数据目录 |
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| `--max-model-len` | 65664 | 最大上下文长度 |
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### 数据选择
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--datasets` | 全部 | 逗号分隔的数据集名 |
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| `--num-samples` | 0 (全部) | 每个数据集测试样本数 |
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| `--sample-indices` | - | 指定样本索引 (如 `0,5,10`) |
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### Offload 配置
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--enable-offload` | False | 启用 CPU offload 模式 |
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| `--num-gpu-blocks` | 4 | GPU 上的 KV cache blocks 数量 |
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| `--block-size` | 4096 | KV cache block 大小 (tokens) |
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| `--num-kv-buffers` | 4 | Ring buffer 数量 |
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| `--gpu-utilization` | 0.9 | GPU 显存利用率 |
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### Sparse Attention 配置
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--sparse-policy` | - | 稀疏策略: `FULL`, `QUEST`, `XATTN_BSA` |
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| `--sparse-threshold` | 0.9 | XAttn cumulative attention 阈值 |
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| `--sparse-samples` | 128 | XAttn 每 chunk 采样数 |
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| `--sparse-stride` | 8 | XAttn Q/K 下采样步长 |
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### 输出控制
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `--quiet` / `-q` | 安静模式 |
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| `--json-output` | JSON 格式输出 |
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| `--fresh-llm` | 每个样本重新初始化 LLM |
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### 其他
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--dtype` | auto | 模型数据类型 (`bfloat16`, `float16`) |
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| `--use-cuda-graph` | False | 启用 CUDA Graph |
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| `--max-new-tokens` | 16 | 最大生成 token 数 |
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## 已验证的命令示例
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以下命令均在 RTX 3090 (24GB) 上测试通过。
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### 1. 基础 Offload 测试 (32K)
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
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python tests/test_ruler.py \
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|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload
|
|
```
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**结果**: 100% 准确率, 耗时 ~16s
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### 2. Offload + XAttention BSA (32K)
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
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|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--sparse-policy XATTN_BSA \
|
|
--sparse-threshold 0.9
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|
```
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|
**结果**: 100% 准确率, compute density ~50%, 耗时 ~19s
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### 3. Offload + XAttention BSA (64K)
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```bash
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|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_64k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 72000 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--sparse-policy XATTN_BSA \
|
|
--sparse-threshold 0.9
|
|
```
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|
**结果**: 100% 准确率, compute density ~37%, 耗时 ~52s
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|
### 4. 多数据集多样本测试
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|
```bash
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|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1,qa_1 \
|
|
--num-samples 2 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--sparse-policy XATTN_BSA
|
|
```
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|
**结果**: 4/4 (100%), 耗时 ~71s
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### 5. 指定样本索引测试
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```bash
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|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--sample-indices 0,5,10 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload
|
|
```
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|
### 6. JSON 输出模式 (用于脚本)
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--json-output
|
|
```
|
|
|
|
**输出格式**:
|
|
```json
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|
{
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|
"total_correct": 1,
|
|
"total_samples": 1,
|
|
"overall_accuracy": 1.0,
|
|
"avg_score": 1.0,
|
|
"time": 30.44,
|
|
"tasks": {"niah_single_1": {"correct": 1, "total": 1, "accuracy": 1.0}},
|
|
"failed_samples": {}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
### 7. 安静模式
|
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|
```bash
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|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--quiet
|
|
```
|
|
|
|
### 8. 调整 GPU blocks 数量
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|
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|
```bash
|
|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/Llama-3.1-8B-Instruct \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--num-gpu-blocks 8 \
|
|
--sparse-policy XATTN_BSA
|
|
```
|
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|
|
### 9. GLM-4 模型测试
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|
```bash
|
|
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 PYTHONPATH=/home/zijie/Code/nano-vllm:$PYTHONPATH \
|
|
python tests/test_ruler.py \
|
|
--model ~/models/GLM-4-9B-Chat-1M \
|
|
--data-dir tests/data/ruler_32k \
|
|
--datasets niah_single_1 \
|
|
--num-samples 1 \
|
|
--max-model-len 40960 \
|
|
--enable-offload \
|
|
--dtype bfloat16
|
|
```
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|
**结果**: 100% 准确率, 耗时 ~17s
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## 数据目录结构
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```
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tests/data/
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├── ruler_4k/ # 4K context
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├── ruler_8k/ # 8K context
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├── ruler_16k/ # 16K context
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├── ruler_32k/ # 32K context (推荐测试)
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|
├── ruler_64k/ # 64K context
|
|
├── ruler_128k/ # 128K context
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|
├── ruler_256k/ # 256K context
|
|
├── ruler_512k/ # 512K context
|
|
├── ruler_768k/ # 768K context
|
|
└── ruler_1m/ # 1M context
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|
```
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每个目录包含 13 个任务子目录，每个任务有 `validation.jsonl` 文件。
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## GPU 与模式选择
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| GPU 显存 | 推荐模式 | 说明 |
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|---------|---------|------|
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| 24GB (3090/4090) | `--enable-offload` | 必须使用 offload |
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| 40GB+ (A100) | 两种模式均可 | 可测试 GPU-only |
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**RTX 3090 限制**: 由于显存限制，必须使用 `--enable-offload` 参数。
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## max-model-len 设置指南
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| 数据目录 | 推荐 max-model-len | 说明 |
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|---------|-------------------|------|
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| ruler_4k | 5000 | 留出 output 空间 |
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| ruler_8k | 9000 | |
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| ruler_16k | 17000 | |
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| ruler_32k | 40960 | |
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| ruler_64k | 72000 | |
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|
| ruler_128k | 135000 | |
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**公式**: `max_model_len >= max_input_len + max_new_tokens`
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## DensityObserver 输出
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使用 `--sparse-policy XATTN_BSA` 时自动启用，输出示例：
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```
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============================================================
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|
Density Statistics (XAttention BSA)
|
|
============================================================
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|
[DensityObserver] Mode: offload
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|
Compute density: 0.3691 (min: 0.3691 @ layer 0)
|
|
Comm density: 1.0000 (CPU block granularity)
|
|
Savings ratio: 0.0% H2D transfer reduction
|
|
Num layers: 1
|
|
Layer 0 density: 0.369052
|
|
```
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|
|
| 指标 | 说明 |
|
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|------|------|
|
|
| Compute density | BSA block (128 tokens) 粒度的计算密度 |
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| Comm density | CPU block (4096 tokens) 粒度的通信密度 |
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|
| Savings ratio | H2D 传输减少比例 |
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## 常见问题
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### 1. OOM 错误
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**原因**: 显存不足
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**解决**:
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- 使用 `--enable-offload`
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|
- 降低 `--gpu-utilization`
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|
- 减少 `--num-gpu-blocks`
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### 2. 模型加载失败
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|
**原因**: 模型配置不兼容
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**解决**:
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- 检查 `--dtype` 参数 (GLM 模型需要 `--dtype bfloat16`)
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- 确认模型路径正确
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### 3. 准确率异常
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**原因**: 状态泄漏
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**解决**: 使用 `--fresh-llm` 参数为每个样本重新初始化 LLM
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