部署微调模型的性能测试方法：压测与监控方案

在LLM微调工程化实践中，部署微调模型的性能测试是确保模型生产可用性的关键环节。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的性能压测与监控方法。

压测方案

使用Locust进行并发请求测试：

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def test_model(self):
        response = self.client.post(
            '/v1/completions',
            json={
                'prompt': '请解释什么是LoRA微调',
                'max_tokens': 100
            }
        )
        assert response.status_code == 200

监控方案

集成Prometheus + Grafana：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-server'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

监控关键指标包括：响应时间、QPS、内存使用率、GPU利用率。通过Grafana仪表板实时观察模型性能表现。

可复现步骤：1. 部署LoRA微调后的模型服务 2. 启动Locust压测 3. 配置Prometheus监控 4. 观察Grafana面板数据。