大模型服务的性能基线建立
在大模型服务部署过程中，建立准确的性能基线是系统调优的关键起点。本文将分享一个可复现的基线测试方案。
基线测试核心指标
- 响应时间：从请求发出到收到完整响应的时间
- 吞吐量：单位时间内处理的请求数
- 并发能力：系统能同时处理的最大请求数
- 资源利用率：CPU、内存、GPU使用率
可复现测试步骤
- 环境准备：部署相同配置的模型服务
- 压力测试：使用wrk工具模拟不同并发数（10, 50, 100, 200）
- 数据收集：记录响应时间、吞吐量等指标
核心代码示例
# 压力测试命令
wrk -t10 -c100 -d30s http://localhost:8000/generate
# 监控资源使用
watch -n 1 nvidia-smi
关键发现
通过建立基线，我们能准确评估模型性能瓶颈，为后续的架构优化提供量化依据。建议每个大模型服务都应建立自己的性能基线。
本方案已在多个大模型服务中验证有效，可直接复用。
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