在大模型推理服务中，容量规划和资源评估是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际部署角度出发，对比几种主流的评估方法，并提供可复现的实践步骤。
一、容量规划的核心指标
容量规划主要关注以下指标：
- QPS（每秒查询数）：单位时间内处理的请求数
- 响应时间（Latency）：单次请求的平均耗时
- 内存占用：模型加载后的内存消耗
- GPU利用率：计算资源的使用效率
二、评估方法对比
方法一：基准测试法
通过torch和transformers库进行简单推理测试：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
方法二：负载测试法
使用locust进行模拟压力测试：
pip install locust
from locust import HttpUser, task, between
class ModelUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5)
@task
def predict(self):
self.client.post("/predict", json={"prompt": "Hello"})
三、资源评估建议
根据测试结果，合理分配GPU内存和CPU资源。建议使用nvidia-smi监控实时资源使用情况，并结合torch.cuda.memory_summary()分析显存占用情况。
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