大模型测试平台稳定性

最近在测试某开源大模型平台时，发现其稳定性存在严重问题。经过反复测试，发现在高并发场景下，平台会出现频繁的超时和崩溃。

复现步骤：

1. 使用以下脚本进行压力测试：

import requests
import threading

def test_model():
    response = requests.post('http://localhost:8000/v1/completions', 
                         json={'prompt': '你好', 'max_tokens': 10}, 
                         timeout=30)
    return response.status_code

threads = []
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=test_model)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

2. 启动后约30秒内，平台出现大量500错误和连接超时

问题分析： 经排查发现，该平台在处理大量并发请求时，内存泄漏严重，且未正确释放资源。建议增加连接池配置，并优化模型加载机制。

建议测试团队重点关注大模型的资源管理能力，避免此类问题影响实际应用。