大模型服务部署前的性能压力测试

大模型服务部署前的性能压力测试

最近在为一个大模型微服务进行部署前的压力测试时，踩了不少坑，分享一下经验教训。

测试环境搭建

首先需要准备一个接近生产环境的测试环境。我使用了以下配置：

# 部署测试集群
kubectl apply -f test-deployment.yaml
# 启动监控服务
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus

压力测试工具选择

最初尝试用locust进行测试，但发现大模型推理时延波动很大，建议使用wrk或ab等工具。

# 使用ab测试
ab -n 1000 -c 100 http://model-service:8080/inference

关键监控指标

• 响应时间：平均响应时间超过2s就需要重点关注
• 错误率：超过1%的错误率说明服务不稳定
• CPU/MEM使用率：避免资源瓶颈

常见问题

1. 测试环境配置与生产不一致导致结果失真
2. 没有监控指标，无法定位性能瓶颈
3. 并发测试时没有考虑模型推理队列长度限制

解决方案

建议在测试前就建立完善的监控告警机制，确保能及时发现问题。