LLM微服务负载测试方法论

LLM微服务负载测试方法论

在LLM微服务化改造过程中，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一套可复现的负载测试方法论。

测试环境搭建

首先，使用Kubernetes部署LLM服务实例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-service
    spec:
      containers:
      - name: llm-container
        image: llm-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080

负载测试工具选择

推荐使用Locust进行分布式负载测试：

from locust import HttpUser, task, between

class LLMLoadTest(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def query_model(self):
        self.client.post("/v1/chat/completions", 
                       json={"prompt": "Hello World"})

监控指标收集

通过Prometheus监控关键指标：

• CPU使用率
• 内存占用
• 响应时间
• 错误率

实施步骤

1. 准备测试环境
2. 配置负载测试脚本
3. 执行压力测试
4. 分析性能瓶颈
5. 优化服务配置

这套方法论已在多个LLM微服务项目中验证，可有效指导DevOps团队进行系统治理。