大模型测试中的并发处理能力踩坑记录
最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个关于并发处理能力的典型问题。作为测试工程师，我们通常会关注模型的响应时间、准确率等指标，但并发场景下的表现同样重要。
问题描述
在使用transformers库进行批量推理测试时，当并发请求数超过32个时，系统开始出现明显的性能下降和超时问题。通过pytest结合concurrent.futures模块进行测试，发现模型处理能力在高并发下存在瓶颈。
复现步骤
- 准备测试环境：
pip install transformers torch pytest - 编写并发测试脚本：
import concurrent.futures
from transformers import pipeline
def test_model(text):
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
return generator(text, max_length=50)
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=64) as executor:
futures = [executor.submit(test_model, "Hello world") for _ in range(100)]
results = [f.result() for f in futures]
- 观察到大约在第32个请求开始出现超时
问题分析
通过cProfile分析发现，主要瓶颈在于模型加载和内存分配。建议使用连接池、预加载模型或调整max_workers参数来优化。
解决方案
推荐使用asyncio异步处理或multiprocessing模块替代多线程，以避免GIL限制。
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