LLM服务容量预估方法论

在LLM服务微服务化改造过程中，容量预估是确保系统稳定性的关键环节。本文将分享一套可复现的LLM服务容量预估方法论。

核心预估维度

1. 请求处理能力：通过压力测试工具（如Locust）模拟并发请求，记录QPS、响应时间等指标
2. 资源消耗评估：监控CPU、内存、GPU使用率变化
3. 模型推理耗时：基于实际推理时间计算单请求资源占用

可复现步骤：

1. 使用以下Python脚本进行基础压力测试

import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def test_request():
    start = time.time()
    response = requests.post('http://localhost:8000/inference', 
                          json={'prompt': '测试'}, timeout=30)
    end = time.time()
    print(f'耗时: {end-start}s')

# 并发测试
with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor:
    futures = [executor.submit(test_request) for _ in range(1000)]

2. 收集监控数据，分析资源使用率与QPS关系
3. 建立容量预估模型，预测不同负载下的系统表现

该方法论适用于DevOps工程师在进行LLM服务治理时的容量规划决策。