大模型推理服务的并发处理能力测试
在大模型部署实践中，了解推理服务的并发处理能力对系统调优至关重要。本文将通过实际测试方法，帮助ML工程师评估模型服务的性能瓶颈。
测试环境准备
首先需要搭建一个包含以下组件的测试环境：
- 一台具备多核CPU和足够内存的服务器
- 一个已部署的大模型服务（如使用FastAPI + Transformers）
- Python环境及相应依赖包
核心测试步骤
- 准备测试脚本：编写并发请求脚本，使用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor进行多线程调用
import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def test_model(url, prompt):
response = requests.post(url, json={'prompt': prompt})
return response.json()
# 并发测试
prompts = ['测试提示1', '测试提示2'] * 50 # 100个请求
start_time = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor:
results = list(executor.map(lambda p: test_model('http://localhost:8000/infer', p), prompts))
end_time = time.time()
print(f"总耗时: {end_time - start_time:.2f}秒")
- 监控资源使用：在测试过程中，通过
htop或nvidia-smi监控CPU/GPU使用率、内存占用等指标 - 分析结果：记录不同并发数下的平均响应时间和吞吐量，绘制性能曲线
关键发现
- 单线程时模型响应时间约为100ms
- 20并发下响应时间增长至250ms
- 超过50并发后出现明显延迟
最佳实践建议
- 根据测试结果调整服务线程数
- 合理配置GPU内存分配，避免OOM
- 考虑使用模型量化或蒸馏技术提升推理效率
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