大模型部署测试经验分享：从单元测试到压力测试流程

在大模型部署测试过程中，我们遵循从单元测试到压力测试的完整流程，确保模型在生产环境中的稳定性和性能表现。

单元测试阶段 首先进行模型基础功能验证，通过以下代码确保核心逻辑正确：

import torch
from transformers import AutoModel

def test_model_loading():
    model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
    assert model is not None
    print("模型加载成功")

集成测试 接着验证模型推理能力：

input_ids = torch.tensor([[101, 7592, 1010, 2023, 2003, 1037, 2044, 102]])
outputs = model(input_ids)
assert outputs.last_hidden_state.shape == (1, 8, 768)

压力测试流程 使用JMeter进行并发测试，配置关键参数：

• 并发用户数：100
• 持续时间：5分钟
• 请求间隔：1秒

实际部署中发现，在高并发场景下模型响应时间会显著增加。通过监控工具观察到GPU利用率接近90%时出现性能瓶颈，因此需要进行硬件资源调配优化。

性能调优建议

1. 使用TensorRT进行模型量化优化
2. 启用模型并行计算
3. 调整批处理大小以平衡吞吐量和延迟