开源大模型推理服务的负载测试方法
在生产环境中部署开源大模型时，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将介绍如何使用主流工具对大模型推理服务进行系统性负载测试。
测试环境准备
首先需要搭建一个模拟真实场景的测试环境。以Hugging Face Transformers为例，我们可以使用以下命令启动服务：
python -m transformers.pipelines --model facebook/bart-large-cnn --port 8000
压力测试工具选择
推荐使用Locust进行负载测试，它支持Python编写测试脚本且易于扩展。安装方式：
pip install locust
核心测试脚本示例
创建locustfile.py文件：
from locust import HttpUser, task, between
import json
class ModelUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5)
@task
def predict(self):
payload = {
"inputs": "The future of artificial intelligence is bright."
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
self.client.post("/predict", json=payload, headers=headers)
执行测试
启动Locust服务：
locust -f locustfile.py --host http://localhost:8000
性能指标监控
关键指标包括：
- 平均响应时间
- 请求成功率
- 并发用户数
- 系统资源占用率（CPU、内存）
通过对比不同并发下的性能表现，可以确定模型服务的最大承载能力。
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