大模型服务架构中的负载压力测试

大模型服务架构中的负载压力测试

在大模型服务架构设计中，负载压力测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一个可复现的负载测试方案。

测试目标

验证大模型API在不同并发量下的响应时间、吞吐量和错误率，识别系统瓶颈。

测试环境准备

# 安装必要的工具
pip install locust requests

核心测试脚本

from locust import HttpUser, task, between
import json

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def predict(self):
        payload = {
            "prompt": "请解释人工智能的发展历程",
            "max_tokens": 200,
            "temperature": 0.7
        }
        headers = {'Content-Type': 'application/json'}
        self.client.post("/v1/completions", 
                       data=json.dumps(payload), 
                       headers=headers)

执行步骤

1. 启动测试服务：locust -f test.py --host=http://localhost:8000
2. 通过Web界面设置并发用户数
3. 运行测试并观察指标变化

关键指标监控

• 平均响应时间
• 每秒请求数(QPS)
• 错误率
• 系统资源使用率

通过压力测试，可以有效识别模型推理性能瓶颈，为架构优化提供数据支撑。