LLM服务负载测试实践指南

LLM服务负载测试实践指南

在大模型微服务化改造过程中，负载测试是确保服务稳定性和性能的关键环节。本文将分享一个完整的LLM服务负载测试实践方案。

测试环境准备

# 部署基础服务
kubectl apply -f llm-service-deployment.yaml
kubectl apply -f ingress.yaml

# 准备测试工具
pip install locust

负载测试脚本示例

from locust import HttpUser, task, between

class LLMBotUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def query_model(self):
        self.client.post(
            "http://llm-service/api/v1/query",
            json={
                "prompt": "请解释大模型微服务治理的重要性",
                "max_tokens": 200
            },
            headers={"Content-Type": "application/json"}
        )

监控指标收集

通过Prometheus监控关键指标：

• CPU使用率 (CPU Usage)
• 内存使用率 (Memory Usage)
• 响应时间 (Response Time)
• 错误率 (Error Rate)

实践建议

1. 从低负载开始逐步增加压力
2. 关注服务的资源消耗情况
3. 记录性能瓶颈点
4. 结合监控告警机制进行自动化测试

通过系统化的负载测试，可以有效识别LLM服务在高并发场景下的性能表现，为后续的微服务治理提供数据支撑。