大模型推理服务的性能压测方法
在大模型推理服务的部署与优化过程中，性能压测是确保系统稳定性和可扩展性的关键环节。本文将从实际应用出发，介绍一套完整的压测方法论，并提供可复现的测试步骤。
一、压测目标设定
首先明确压测目标：
- 吞吐量（QPS）：单位时间内处理的请求数
- 响应时间（Latency）：请求从发出到收到响应的时间
- 资源利用率：CPU、内存、GPU使用率等
二、测试环境搭建
以HuggingFace Transformers + FastAPI为例，部署一个简单的推理服务：
from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline
app = FastAPI()
pipeline = pipeline("text-generation", model="gpt2")
@app.get("/generate")
def generate(text: str):
result = pipeline(text)
return result
三、压测工具选择
推荐使用 Locust 进行分布式压测：
from locust import HttpUser, task, between
class ModelUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5)
@task
def generate_text(self):
self.client.get("/generate?text=Hello World")
四、关键指标监控
通过Prometheus + Grafana实时监控：
- QPS趋势图
- 平均响应时间曲线
- GPU内存占用率
五、压测策略建议
- 逐步加压：从低负载开始，逐步增加并发用户数
- 多场景测试：不同输入长度、不同模型参数的组合
- 长时间稳定测试：持续运行4-8小时观察系统稳定性
通过上述方法，可以有效评估大模型推理服务的性能瓶颈，为后续优化提供数据支撑。
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