大模型部署中负载压力测试实践

大模型部署中负载压力测试实践

在大模型部署环境中，负载压力测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将介绍如何在实际场景中进行有效的压力测试，并提供可复现的测试方法。

测试环境准备

首先需要搭建一个包含以下组件的测试环境：

• 大模型服务（如LLaMA、ChatGLM等）
• 负载生成工具（如Locust、JMeter）
• 监控系统（Prometheus + Grafana）

核心测试步骤

1. 基础性能测试：使用单线程请求，记录响应时间、吞吐量等指标
2. 负载逐步增加：从10并发开始，每轮增加10并发，直到系统瓶颈
3. 资源监控：同时监控CPU、内存、GPU使用率等关键指标

可复现代码示例

import requests
import time
import threading

def test_request():
    url = "http://localhost:8000/generate"
    payload = {"prompt": "请解释人工智能", "max_length": 100}
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 多线程并发测试
threads = []
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=test_request)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

安全考量

在进行压力测试时，需确保测试范围控制在授权范围内，避免影响生产环境，并记录所有测试行为以便审计。

通过以上方法可以有效评估大模型服务的负载能力，为系统优化提供数据支撑。