大模型部署前的性能调优实践

在大模型部署前的性能调优实践中，我们通常会进行一系列系统性的测试和优化工作。首先，我们需要搭建一个标准化的测试环境，使用Docker容器来部署模型服务，并配置监控工具如Prometheus和Grafana来收集性能指标。

# 部署测试环境示例
sudo docker run -d --name model-server \
  -p 8080:8080 \
  -e MODEL_PATH=/models/my-model \
  -v /opt/models:/models \
  openmodel:latest

接着，通过自动化脚本执行压力测试：

import requests
import time
import concurrent.futures

def test_model_endpoint(url, payload):
    start = time.time()
    response = requests.post(url, json=payload)
    end = time.time()
    return {
        'latency': end - start,
        'status_code': response.status_code,
        'response_time': response.elapsed.total_seconds()
    }

# 并发测试
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor:
    futures = [executor.submit(test_model_endpoint, 'http://localhost:8080/predict', {'text': 'test'}) for _ in range(1000)]
    results = [future.result() for future in futures]

通过分析结果，我们可以识别瓶颈并进行针对性优化，如调整batch size、优化模型结构或增加硬件资源。这整个过程需要保证测试报告的真实性与可复现性。