大模型服务中负载测试工具的选型与使用心得

大模型服务中负载测试工具的选型与使用心得

在大模型服务架构设计中，负载测试是验证系统性能的关键环节。最近在为一个推理服务做性能调优时，踩了不少坑，分享一下选型和使用的经验。

为什么选择Locust？

最初我们尝试了JMeter，但在处理大模型请求时发现其对高并发、异步请求的支持不足。最终选择了Locust，它基于Python，对异步请求处理更友好，也更适合构建复杂的测试场景。

实际使用步骤

1. 安装：pip install locust
2. 编写测试脚本：

from locust import HttpUser, task, between
import json

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def predict(self):
        headers = {'Content-Type': 'application/json'}
        data = {
            "prompt": "请生成一段关于人工智能的描述",
            "max_tokens": 100
        }
        self.client.post("/predict", json=data, headers=headers)

3. 启动：locust -f locustfile.py

实战踩坑点

• 请求头设置错误：大模型API对Content-Type有严格要求，必须显式指定为application/json
• 并发数设置不当：初期设置过高导致服务直接崩溃，应该逐步增加并发

通过这次实践，建议大家在选型时优先考虑工具的异步处理能力和与目标系统兼容性。

总结

选择合适的负载测试工具，是大模型系统性能调优的第一步。别让工具成为瓶颈！