LLM测试环境稳定性测试

LLM测试环境稳定性测试复盘

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续关注LLM测试环境的稳定性问题。近期进行了一次全面的环境稳定性测试，现将测试过程与结果总结如下。

测试目标

验证大模型测试环境中各组件的长期运行稳定性，识别潜在的内存泄漏、资源竞争和系统崩溃等问题。

测试环境配置

Ubuntu 20.04 LTS服务器
Python 3.9环境
Docker容器化部署
Redis缓存服务
PostgreSQL数据库

核心测试步骤

环境初始化

# 启动基础服务
systemctl start redis-server
systemctl start postgresql
# 部署大模型服务
docker-compose up -d

压力测试执行

import requests
import time
import threading

# 模拟并发请求
def test_request():
    response = requests.post('http://localhost:8000/infer', 
                          json={'prompt': 'Hello world'})
    return response.status_code

# 并发测试线程数
threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=test_request)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

监控指标收集 使用Prometheus+Grafana持续监控CPU、内存、磁盘IO等关键指标。

测试结果

经过72小时连续运行测试，环境表现稳定，未出现明显内存泄漏或服务中断情况。但在高并发场景下发现Redis连接池配置需优化。

优化建议

调整Redis连接池最大连接数
增加数据库连接超时时间
实施更精细的资源监控告警机制

此次测试为大模型测试环境的稳定性保障提供了重要参考，后续将持续进行此类稳定性验证。