Repository: modelscope/evalscope
Issue: evalscope perf使用transformer性能低且存在报错Connection reset by peer
Root cause: Algorithmic Error

## 问题描述 / Issue Description

evalscope perf使用transformer做推理性能测试，在1 gpu和2gpu情况下使用率和显存都不高，且在4并发下出现报错Connection reset by peer

## 使用的工具 / Tools Used
- [ ] Native / 原生框架
- [ ] Opencompass backend
- [ ] VLMEvalKit backend
- [ ] RAGEval backend
- [x] Perf / 模型推理压测工具
- [ ] Arena  /竞技场模式


## 执行的代码或指令 / Code or Commands Executed


```bash
evalscope perf  --parallel 4  --model ~/autodl-tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/  --attn-implementation flash_attention_2  --log-every-n-query 2  --connect-timeout 6000  --read-timeout 6000  --max-tokens 2048  --min-tokens 2048  --api local  --dataset speed_benchmark  --debug
```

## 错误日志 / Error Log

```
2025-02-11 15:00:54,457 - evalscope - benchmark.py - statistic_benchmark_metric_worker - 183 - INFO - {
  "Time taken for tests (s)": 212.588,
  "Number of concurrency": 4,
  "Total requests": 4,
  "Succeed requests": 4,
  "Failed requests": 0,
  "Throughput(average tokens/s)": 38.535,
  "Average QPS": 0.019,
  "Average latency (s)": 173.249,
  "Average time to first token (s)": 173.249,
  "Average time per output token (s)": 0.02595,
  "Average input tokens per request": 257.5,
  "Average output tokens per request": 2048.0,
  "Average package latency (s)": 173.249,
  "Average package per request": 1.0
}
INFO:     127.0.0.1:54520 - "POST /v1/completions HTTP/1.1" 200 OK
2025-02-11 15:01:45,201 - evalscope - http_client.py - post - 106 - ERROR - [Errno 104] Connection reset by peer
2025-02-11 15:01:45,201 - evalscope - benchmark.py - send_requests_worker - 112 - ERROR - Request: {'prompt': '熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵', 'model': '/root/autodl-tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/', 'max_tokens': 2048, 'min_tokens': 2048, 'seed': 42} failed, state_code: None, data: [Errno 104] Connection reset by peer
2025-02-11 15:01:45,204 - evalscope - http_client.py - on_response_chunk_received - 135 - DEBUG - Request received: <method='POST',  url=URL('http://127.0.0.1:8877/v1/completions'), truncated_chunk='{"model":"","object":"text_completion","created":1739257305,"choices":[{"index":0,"text":",\\n\\nGiven G\\ns A D F E G J R\\n\\n\\\\end{cases} is a \\\\( \\\\boxed{\\\\text{G}} \\\\)\\n\\n**Solution**:\\n\\nLet me consi...finition:** The partition function \\\\( p(n) \\\\) can be defined recursively as:\\n   \\\\[\\n   p(n) =","finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":1025,"completion_tokens":2048,"total_tokens":3073}}'>
2025-02-11 15:01:45,206 - evalscope - http_client.py - post - 106 - ERROR - [Errno 104] Connection reset by peer
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151643 for open-end generation.
2025-02-11 15:01:45,206 - evalscope - benchmark.py - send_requests_worker - 112 - ERROR - Request: {'prompt': '熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵熵', 'model': '/root/autodl-tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/', 'max_tokens': 2048, 'min_tokens': 2048, 'seed': 42} failed, state_code: None, data: [Errno 104] Connection reset by peer
2025-02-11 15:01:45,207 - evalscope - http_client.py - on_request_start - 111 - DEBUG - Starting request: <TraceRequestStartParams(method='POST', url=URL('http://127.0.0.1:8877/v1/completions'), headers=<CIMultiDict('Content-Type': 'application/json', 'user-agent': 'modelscope_bench', 'Authorization': 'Bearer EMPTY')>)>
Processing: 5it [04:23, 44.86s/it] 2025-02-11 15:01:45,212 - evalscope - http_client.py - on_request_start - 111 - DEBUG - Starting request: <TraceRequestStartParams(method='POST', url=URL('http://127.0.0.1:8877/v1/completions'), headers=<CIMultiDict('Content-Type': 'application/json', 'user-agent': 'modelscope_bench', 'Authorization': 'Bearer EMPTY')>)>
2025-02-11 15:01:45,212 - evalscope - http_client.py - on_request_start - 111 - DEBUG - Starting request: <TraceRequestStartParams(method='POST', url=URL('http://127.0.0.1:8877/v1/completions'), headers=<CIMultiDict('Content-Type': 'application/json', 'user-agent': 'modelscope_bench', 'Authorization': 'Bearer EMPTY')>)>

```

## 运行环境 / Runtime Environment

- 操作系统 / Operating System:
  - [ ] Windows
  - [ ] macOS
  - [x] Ubuntu

- Python版本 / Python Version:
  - [ ] 3.11
  - [x] 3.10
  - [ ] 3.9


## 其他信息 / Additional Information

transformer推理测试过程中双gpu使用率如下：
```
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 42 %, 42 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 29 %, 27 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 40 %, 40 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 31 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 43 %, 44 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 32 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 44 %, 45 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 32 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 44 %, 45 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 32 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 42 %, 43 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 32 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 42 %, 43 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 33 %, 31 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 45 %, 45 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 32 %, 30 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 45 %, 46 %, 24564 MiB
```

vllm推理测试过程中双gpu使用率如下：
```
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 86 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 86 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 87 %, 84 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 89 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 89 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 89 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 85 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 90 %, 86 %, 24564 MiB
NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 88 %, 86 %, 24564 MiB
```

evalscope使用的是什么版本？

可以尝试使用parallel为1进行speed_benchmark（这个speed_benchmark是用来测模型在单个请求情况下的速度的），如果要压测，可以这样写：

```bash
evalscope perf \
    --url "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
    --parallel 10 \
    --model qwen2.5 \
    --number 100 \
    --api openai \
    --dataset openqa \
    --stream
```

@y@Yunnglin 使用的版本
```
>>> evalscope.__version__
'0.10.1'
```

我这边使用的 `speed_benchmark` 做了并发测试主要是想模拟提示词比较长的场景下压力，目前来看的话，使用 vllm 测试都没有报错，是比较稳定的，猜测还是transformer性能比较低导致

transformer推理是基于torch的，没有做性能优化。如果想测试长提示词的影响，可以自定义prompt来测试，[参考](https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/stress_test/examples.html#prompt)

> 感谢你的反馈！我们将关闭此问题。如果您有任何疑问，请随时重新打开它。如果EvalScope对您有所帮助，欢迎给我们点个STAR以示支持，谢谢！