大模型测试环境负载测试

大模型测试环境负载测试复盘

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续关注大模型在不同负载条件下的表现。本次负载测试旨在评估模型在高并发请求下的稳定性和性能表现。

测试目标

验证大模型在不同并发用户数下的响应时间、吞吐量及系统资源使用情况。

测试环境

• 大模型版本：v1.2.3
• 测试工具：Locust负载测试框架
• 服务器配置：8核CPU，16GB内存

可复现测试步骤

1. 安装Locust依赖：

pip install locust

2. 创建测试脚本test_model.py：

from locust import HttpUser, task, between
import json

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def test_model(self):
        headers = {'Content-Type': 'application/json'}
        payload = {
            "prompt": "请生成一段关于人工智能的描述",
            "max_tokens": 100
        }
        self.client.post("/v1/completions", 
                         headers=headers, 
                         data=json.dumps(payload))

3. 启动测试：

locust -f test_model.py --host=http://localhost:8000

测试结果分析

通过逐步增加并发用户数，我们观察到系统在100并发时响应时间开始显著上升，在500并发时出现请求超时。这为后续性能优化提供了明确方向。

结论

本次负载测试有效识别了大模型服务的性能瓶颈，建议后续重点优化高并发场景下的资源调度策略。