大模型部署性能测试经验：从压力测试到性能瓶颈识别

在大模型部署过程中，性能测试是确保系统稳定性和可扩展性的关键环节。本文基于实际部署经验，分享从压力测试到性能瓶颈识别的完整流程。

1. 测试环境搭建 首先，我们需要构建一个与生产环境尽可能一致的测试环境。使用Docker Compose部署多个模型实例，并配置统一的监控指标收集系统（如Prometheus + Grafana）。

version: '3'
services:
  model-server:
    image: model-image:v1.0
    ports:
      - "8000:8000"
    deploy:
      replicas: 4

2. 压力测试执行 使用Locust进行并发请求测试，模拟真实用户行为。配置如下测试脚本：

class ModelUser(HttpUser):
    host = "http://localhost:8000"
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/predict", json={"prompt": "测试文本"})

3. 关键指标监控 通过Prometheus收集CPU使用率、内存占用、GPU利用率、请求响应时间等核心指标。重点关注以下瓶颈点：

• CPU密集型任务导致的线程阻塞
• GPU显存不足引起的服务中断
• 网络延迟累积

4. 优化实践 基于测试结果，采取针对性优化措施：

• 使用模型量化技术减少内存占用
• 实现请求队列和限流机制
• 调整批处理大小以平衡吞吐量与延迟

通过系统化的性能测试，我们能够提前发现并解决潜在问题，确保大模型服务的稳定运行。