大模型测试平台的可扩展性评估

大模型测试平台的可扩展性评估

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续关注大模型测试平台的可扩展性问题。本文将通过实际案例分析，提供一套可复现的评估方法。

可扩展性指标

大模型测试平台的可扩展性主要体现在以下维度：

• 并发处理能力：支持同时运行的测试任务数量
• 资源利用率：CPU、内存、GPU等资源的使用效率
• 负载均衡：任务分配的均匀性

评估方法

# 1. 基准测试脚本
#!/bin/bash
for i in {1..10}; do
  echo "测试并发数: $i"
  python test_runner.py --concurrent $i --duration 300 &
done
wait

# 2. 监控脚本
python monitor.py --interval 5 --output results.csv

可复现步骤

1. 部署测试环境：准备4台服务器，每台配置8核CPU和32GB内存
2. 执行并发测试：从1个并发开始，逐步增加到10个并发
3. 记录关键指标：响应时间、吞吐量、资源占用率

实际数据

结论

当并发数超过8时，平台性能开始出现明显下降，建议优化任务调度机制。