Performance Dashboard
MeCab-Ko의 실시간 성능 벤치마크 대시보드입니다.
최신 벤치마크 결과
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Throughput (처리량)
Latency (지연 시간)
버전별 성능 추이
🎉 v0.5.0: 100% Token Accuracy 달성!
| 지표 | 값 |
|---|---|
| Token Accuracy | 100.0% |
| Sentence Accuracy | 100.0% |
| F1 Score | 1.000 |
| 테스트 문장 | 500개 |
KPI 목표 및 현황
| 지표 | 목표 | v0.1.0 | v0.4.0 | v0.5.0 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| Token Accuracy | 95%+ | 29.6% | 81.0% | 100.0% | ✅ PASS |
| Throughput | 200K ops/sec | 182K | 245K | 263K | ✅ PASS |
| Cold Start | < 200ms | 120ms | 86ms | 86ms | ✅ PASS |
| Memory | < 150MB | 215MB | 145MB | 145MB | ✅ PASS |
v0.5.0은 정확도 100%를 달성하면서도 성능을 유지하고 있습니다.
벤치마크 환경
| 항목 | 값 |
|---|---|
| OS | Ubuntu 22.04 (GitHub Actions) |
| CPU | AMD EPYC 7763 (2 cores) |
| Memory | 7 GB |
| Rust | 1.75+ |
측정 항목 설명
Throughput (처리량)
- tokenize_short: 10자 미만 짧은 문장 분석 속도
- tokenize_medium: 50자 내외 중간 문장 분석 속도
- tokenize_long: 200자 이상 긴 문장 분석 속도
Latency (지연 시간)
- cold_start: 사전 로딩 포함 첫 번째 분석까지 시간
- batch_100: 100개 문장 배치 처리 시간
CI/CD 통합
벤치마크는 다음 상황에서 자동 실행됩니다:
- Push to main: 벤치마크 실행 및 대시보드 업데이트
- Pull Request: 기준 브랜치와 비교하여 회귀 감지
- Manual trigger: 전체 벤치마크 실행
성능 회귀 감지
PR에서 10% 이상 성능 저하가 감지되면 자동으로 경고가 표시됩니다.
⚠️ Performance Regression Detected!
The following benchmarks are >10% slower:
- tokenize_short: +15.2%