大模型测试中的稳定性评估

在大模型测试中，稳定性评估是确保模型在不同环境和负载下持续可靠运行的关键环节。最近在测试一个开源大模型时，发现其在高并发请求下存在明显的性能波动，决定深入分析。

测试环境与工具

• 模型：开源大模型 v1.2
• 环境：Ubuntu 20.04，Python 3.8，CUDA 11.7
• 工具：locust（负载测试）、prometheus + grafana（监控）

复现步骤

首先安装依赖：

pip install locust prometheus-client

编写测试脚本 test_stability.py：

from locust import HttpUser, task, between
import time

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def predict(self):
        payload = {
            "prompt": "请生成一个关于人工智能的段落",
            "max_tokens": 100
        }
        start_time = time.time()
        response = self.client.post("/v1/completions", json=payload)
        end_time = time.time()
        print(f"响应时间: {end_time - start_time:.2f}s")

使用命令启动测试：

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

问题发现

通过监控发现，在并发用户数达到50时，模型响应时间从平均2秒飙升至8秒以上，且错误率明显上升。这表明模型在高负载下存在稳定性问题。

解决建议

1. 增加硬件资源（内存、GPU）
2. 调整模型参数（batch size等）
3. 实现请求队列限流机制

稳定性评估不仅是测试工程师的职责，更是保障大模型质量的重要环节。