大模型微服务性能基准测试

最近在研究大模型微服务化改造时，发现性能基准测试是治理策略的重要环节。本文记录一次完整的测试过程，希望能为同路人提供参考。

测试环境配置：

• 模型：LLaMA2-7B
• 服务部署：Docker容器化
• 监控工具：Prometheus + Grafana
• 压力测试工具：Locust

关键步骤：

1. 部署单节点模型服务，配置CPU限制为4核
2. 使用以下脚本进行基准测试：

import requests
import time

def test_model():
    start = time.time()
    response = requests.post('http://localhost:8000/generate', 
                          json={'prompt': '你好', 'max_length': 100})
    end = time.time()
    print(f'耗时: {end-start}s')

3. 监控指标：QPS、响应时间、CPU使用率

踩坑记录：

• 初始配置CPU限制过低导致响应超时
• 未设置请求队列长度导致服务崩溃
• 建议：设置合理的资源配额和熔断机制

通过本次测试，我们验证了模型服务在不同负载下的表现，为后续的微服务治理提供了数据支撑。