大模型服务的性能压测方法论

在大模型服务的架构设计与优化过程中，性能压测是验证系统承载能力的关键环节。本文将分享一套可复现的压测方法论，帮助架构师在实际部署中评估大模型服务的性能表现。

压测目标定义

首先明确压测目标：

• 确定系统最大并发处理能力（QPS）
• 识别性能瓶颈点
• 验证资源配置合理性

核心压测流程

第一步：构造测试负载

使用Python脚本模拟真实请求模式：

import asyncio
import aiohttp
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def send_request(session, url, payload):
    async with session.post(url, json=payload) as response:
        return await response.json()

async def benchmark():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [send_request(session, "http://model-server/api/infer", 
                           {"prompt": "Hello World", "max_tokens": 100}) 
                for _ in range(1000)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

第二步：分阶段压测

• Warm-up阶段：前100次请求预热
• 稳定测试阶段：持续5分钟，记录QPS和响应时间
• 峰值测试阶段：逐步增加并发数至系统极限

第三步：关键指标监控

• 响应时间（P95/P99）
• 吞吐量（QPS）
• 错误率
• 资源利用率（CPU、内存、GPU）

实际部署建议

1. 使用真实业务场景数据进行测试
2. 保持压测环境与生产环境一致
3. 定期进行回归测试以验证优化效果
4. 建立压测基线，便于后续性能对比