大模型推理服务的并发性能测试

在大模型推理服务中，并发性能是衡量系统效率的关键指标。本文将通过实际测试对比不同推理框架的并发处理能力，并提供可复现的测试方案。

测试环境

• 模型：LLaMA2-7B
• 硬件：NVIDIA RTX 4090 x2
• 推理框架：HuggingFace Transformers、vLLM、TensorRT-LLM
• 测试工具：Locust

测试方案

1. 准备测试脚本（Python）

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    host = "http://localhost:8000"

    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/v1/completions", json={
            "prompt": "请解释人工智能",
            "max_tokens": 100
        })

2. 启动不同推理服务

• HuggingFace: python -m transformers.run --port 8000
• vLLM: python -m vllm.entrypoints.api_server --host 0.0.0.0 --port 8000

3. 运行Locust测试

locust -f test.py --host http://localhost:8000

结果对比

通过测试发现，vLLM在高并发场景下表现最佳，QPS可达250+；HuggingFace约为120；TensorRT-LLM则在特定硬件上表现稳定。建议根据实际业务场景选择推理框架。

总结

选择合适的推理框架对于大模型服务性能至关重要。建议在部署前进行充分的基准测试。