大模型服务中负载测试的实施方法

在大模型服务的架构设计中，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将从实际部署经验出发，对比分析两种主流的负载测试方法。

传统压力测试 vs. 混合负载测试

传统的压力测试通常采用固定并发数或逐步递增的方式模拟用户请求。以LLM推理服务为例，我们使用Locust进行测试：

from locust import HttpUser, task, between

class MyUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 3)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/predict", json={"prompt": "你好"})

然而，这种测试方法在实际部署中存在局限性。针对大模型服务的特性，我们推荐使用混合负载测试方案，结合真实业务场景和峰值负载：

实施步骤：

1. 基线测试：使用固定并发数测试系统基础性能
2. 真实场景模拟：构建包含不同长度prompt、不同并发请求频率的测试集
3. 压力边界测试：逐步增加负载至系统瓶颈点
4. 稳定性验证：长时间运行高负载测试，观察系统表现

在实际部署中，我们发现混合测试方法能够更准确地反映大模型服务的真实负载情况，为架构优化提供可靠数据支持。