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# DataAnalysis
## 概述
将大模型推理测试生成的excel数据文件，按照特定方式生成柱状图进行比较

配置文件data_config.json示例说明:
```
{
  "filter": {
    "并发数": [],
    "模型": []

  },
  "dist_cols": ["模型", "卡数"],
  "group_cols": [["并发数"], ["输入长度(tokens)", "输出长度(tokens)"]],
  "key_cols": ["卡类型", "vLLM版本", "V0/V1 Engine"],
  "metric_cols": ["平均首字延时TTFT(ms)", "平均生成时间TPOT(ms)", "生成吞吐量(tokens/s)", "总吞吐量(tokens/s)"],
  "files": [
    {
      "file": "t.xlsx",
      "sheets": [],
      "column_mapping": {
      },
      "column_replace": {
      },
      "column_add": {
      }
    }
  ]
}

filter: 过滤条件，不设置或者为空则不过滤, 主要用于复杂大表时只选择关注的数据
dist_cols: 选择输出文件的条件，例如["模型", "卡类型", "卡数"]则将相同的模型、卡类型和卡数的所有数据生成以个文件
group_cols: 可以进行最多2重分组，每层一个图，第2层以不同柱状显示数据。如果命令行参数指定合并，则所有合成一个图，分组之间间隔开
key_cols: 分组内的键值
metric_cols: 度量列，不设置缺省上述4个，会将所有非数值格式转换为0
files: 指定文件信息, 可以使用多个文件(可以参考sample.json)
    file: 文件名
    sheets: 可以指定处理的sheet，不指定则遍历所有
    column_mapping: 列名重映射，用于处理多个文件时表头信息略有差异的情况, 其他字段以重映射后的名字为准
    column_replace: 数据替换，用于处理不同文件命名规则不一致的情形, 过滤数据内容以替换后的为准
    column_add: 增加列数据，用于某些文件没有对应信息的，补充处理
参考配置说明:

```
## 使用方法
```
python3 plot_comparison.py --help
usage: plot_comparison.py [-h] [--配置 配置] [--输出目录 输出目录] [--合并分组]

绘制模型性能对比图表

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --配置 配置, -f 配置        数据配置文件路径
  --输出目录 输出目录, -d 输出目录  输出图表目录
  --合并分组, -m            将第一层分组合并到一张图中
```

## ToDo:
1、对度量列的数据，如果非数值类型，会直接设置为默认0，如果看柱状图发现异常可能是数据原因
2、如果根据条件筛选出来的有多组数据，目前是计算的平均值，需要注意避免因此得出错误的结论
3、目前仅内置了几组color_palette，如果出现重复或者想改配色，直接修改代码
##