LLM测试环境容量评估

LLM测试环境容量评估踩坑记录

最近参与了一个开源大模型的测试项目，需要对LLM测试环境进行容量评估。这个过程让我深刻体会到，不做好容量评估就贸然开始测试，后果堪比在沙漠里找水。

问题背景

我们的测试环境配置了4台GPU服务器，每台配备8张A100 80GB显卡。最初我们按照理论值估算，认为可以同时运行10个模型实例进行测试。但实际测试中发现，当并发达到6-7个时，系统就开始出现严重的性能瓶颈。

踩坑过程

我首先使用以下脚本进行初步评估：

import torch
import time

def test_model_capacity():
    for i in range(10):
        try:
            # 创建模型实例
            model = transformers.AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
            model.to("cuda")
            
            # 模拟推理任务
            inputs = torch.randn(1, 512).to("cuda")
            start_time = time.time()
            outputs = model(inputs)
            end_time = time.time()
            
            print(f"Instance {i}: {end_time - start_time:.2f}s")
        except Exception as e:
            print(f"Instance {i} failed: {e}")
            break

结果令人震惊：第7个实例启动时，GPU内存占用率飙升至95%，同时响应时间从0.1秒增长到2秒以上。这说明我们的环境实际容量远低于预期。

解决方案

通过深入分析发现，问题出在显存管理上。使用以下优化后的代码：

import torch
import gc

def optimized_test():
    for i in range(8):
        try:
            model = transformers.AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
            model.to("cuda")
            
            inputs = torch.randn(1, 512).to("cuda")
            outputs = model(inputs)
            
            # 清理缓存
            torch.cuda.empty_cache()
            gc.collect()
            
            print(f"Instance {i} completed successfully")
        except Exception as e:
            print(f"Error at {i}: {e}")

结论

这次踩坑让我认识到：

1. 理论估算往往与实际差距很大
2. 一定要做自动化容量测试
3. 显存管理是关键瓶颈
4. 建议建立完整的容量评估流程和监控机制

建议团队后续建立持续集成环境下的容量监控脚本，确保测试质量。