大模型测试中的并发控制

在大模型测试中，并发控制是确保测试结果准确性和系统稳定性的重要环节。本文将通过对比分析几种主流的并发控制方案，并提供可复现的测试代码。

并发控制挑战

大模型测试通常涉及大量并行请求处理，常见的问题包括：资源竞争、数据一致性丢失、性能瓶颈等。以LLM推理测试为例，当多个测试用例同时访问模型时，可能出现响应时间不一致、结果偏差等问题。

测试方案对比

方案一：基于锁机制的并发控制

import threading
import time

class ModelTester:
    def __init__(self):
        self.lock = threading.Lock()
        self.result_cache = {}
    
    def test_concurrent(self, input_data):
        with self.lock:
            # 模拟模型处理时间
            time.sleep(0.1)
            return f"result_{input_data}"

方案二：基于队列的并发控制

import queue
import threading

class QueueTester:
    def __init__(self, max_workers=5):
        self.queue = queue.Queue()
        self.max_workers = max_workers
    
    def worker(self):
        while True:
            task = self.queue.get()
            if task is None:
                break
            # 处理任务
            time.sleep(0.1)
            self.queue.task_done()

实验验证

使用以下脚本进行对比测试：

import threading
import time

def run_test(tester, input_list):
    threads = []
    start_time = time.time()
    
    for item in input_list:
        t = threading.Thread(target=tester.test_concurrent, args=(item,))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()
    
    end_time = time.time()
    print(f"耗时: {end_time - start_time:.2f}秒")

结论

通过对比发现，锁机制适合简单场景，队列方案更适合高并发环境。建议在实际测试中结合具体业务场景选择合适的并发控制策略。

测试环境：Python 3.9 + threading模块 测试数据：100个并发请求