多模态架构中的负载压力测试

多模态架构中的负载压力测试

在多模态大模型架构设计中，负载压力测试是确保系统稳定性的关键环节。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案来验证系统在高并发场景下的表现。

数据处理流程

首先，我们构建了包含10万张图像和对应文本描述的训练集。数据预处理阶段，图像经过Resize(224,224)和归一化处理，文本使用BERT tokenizer进行编码，最大长度设置为128。所有数据按照7:3的比例划分为训练集和验证集。

模型融合方案

采用双流架构设计：视觉分支使用ResNet-50提取图像特征，文本分支使用BERT-base提取文本特征。在融合层，通过注意力机制进行特征对齐，最终输出联合表示向量。

压力测试实施

使用JMeter工具模拟100个并发用户同时请求，每个用户发送包含图像和文本的联合查询。关键指标包括：

• 平均响应时间：< 2秒
• 错误率：< 1%
• 吞吐量：> 50请求/秒

测试代码片段：

import requests
import time

def test_concurrent_load():
    url = "http://localhost:8000/multimodal/query"
    payload = {
        "image": "base64_encoded_image",
        "text": "test query"
    }
    start_time = time.time()
    response = requests.post(url, json=payload)
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

通过该测试，验证了系统在实际生产环境中的稳定性和性能表现。