AIGC 模型性能测试的内容

AIGC 尤其是大语言模型风靡的特殊时期，如何科学、全面地对模型性能进行评估是一个非常重要的问题。除了衡量模型能力很重要，性能测试也对模型优化与实际部署起到辅助参考作用。本文将首先围绕AIGC对模型性能测试的需求，然后详细论述性能测试如何设计并执行，使模型能够经过不同场景稳定高效地运行。

AIGC 性能测试的含义

AIGC 与生成高质量文本内容相关，而大语言模型是其技术核心，应该具备以下几个能力：

1. 1. 快速反应：用户期待即时交互，尤其是在文本生成场景中，首Token 就要能够快速响应
2. 2. 长文本处理：对于长文档或复杂任务，模型仍须保证生成连贯有效的输出
3. 3. 大并发支持：当AIGC 流行到商业场景，多用户并发访问无疑又一个市场需求。
4. 4. 稳定性与可靠性：在生成短文本或长篇内容时，模型均在多种负载具备一致的性能

因此，建立性能测试的科学测试方案，不仅能够帮助开发者深入了解能力，还可以为放量应用于实际应用场景中的优化决策提供数据输入。

性能测试的核心指标

对于AIGC场景下的大语言模型的性能测试，主要有如下几个核心的指标方向：

1. 1. 首Token延迟
   首Token延迟是用户感知响应速度的首要指标。理想状态下，首 Token 平均延迟在1 -2秒范围内，端到端的用户体验更加流畅
2. 2. 平均Token延迟
   平均Token延迟是指模型创建每个 Token 需要的时长。这个指标直接关系到长文本生产任务的整体制作效率。比如在长篇文章生成或者实时对话时，较低的平均 Token 过槛时间能让用户满意度明显提高。
3. 3. 吞吐量
   指模型以多快的速度处理单位时间内多少 Token。此值是评估模型在高负载环境下的能力以及模型可利用计算资源程度的重要指标
4. 4. 并发
   当一个模型有多个用户并发同时运行时，响应能力也就变得非常重要。请问对于支持大规模商业应用的模型来说并发能力指标至关重要。
5. 5. 输入输出长度
   输入与输出长度会影响模型的计算复杂度和生成。性能测试必须验证模型是否能在面对不同长度文本时表现地标配一致

性能测试的设计原则

为了全方位评估AIGC对大语言模型性能的要求，测试方案应该遵循以下的设计原则：

1. 1. 测试场景全面覆盖
   测试的场景应该包括短文本交互、长文本生成、高并发访问等，模型均可在不同环境下稳定运行;
2. 2. 核心指标清晰量化的
   对于每一项测试指标都有一个量化的目标的值，例如首Token 延迟不超过 1-2 秒，平均 Delay Token不超过 80ms等。目标值可以调整到可应用的范围内;
3. 3. 自动化和易用性
   测试工具应该支持自动化，以更好地执行和分析结果，减少人力干预。配置和运行工具应该尽可能地简单，让开发者快速上手。

异常处理机制

在测试过程中，可能会遇到请求超时、结果异常，等会，应设计一个健壮的异常处理机制，以可配重试次数及资源清理等，保证测试进行正常。

性能测试工具分析

以下以performance_test.py为例， 为大语言模型性能测试提供了一个完整的框架，其核心模块这部分包括配置管理、Token 统计、人群计数。测试执行器和结果管理等功能。

核心模块功能

1.配置管理(TestConfig)

配置信息配置的模块TestConfig，包含模型路径、API 地址、并发数等。允许灵活的调整参数，满足不同测试需求。

2. TokenCounter

该模块统计生成文本中的 Token 数，以便计算平均 Token 调度延迟和吞吐量等。

3. 请求计数器（RequestCounter）

RequestCounter实时统计请求和响应时间，是来评价支持优势及响应速度适合并发场景。

4. 测试执行器（LLMTester）

LLMTester是工具的最核心模块，负责测试流程控制即初始化配置、执行测试、数据收集等等。支持不同模式的测试，比如基础响应测试、长文本测试并发测试等。

结果管理模块（ResultsManager）#### 5.

结果管理模块用于对测试结果进行分析与存储，生成 report。报告支持多种输出格式，比如Excel文件、统计图等。

测试结果输出

工具生成的横截面文件结构清晰，包括测试摘要、Token 概览、统计数据和目标对比，是开发者掌握总体数据的支持。

测试场景设计

根据AIGC应用需求，设计以下 3 种典型测试场景：

1. 1. 基础响应测试
   目的：检测模型对短文本的即时响应能力。
   实例用例：简短问答，例如“你好，我叫什么名字”。
   关注指标：首Token延迟、平均Token延迟。
2. 2. 长文本测试
   目的：模型处理长文档的能力
   示例输入：自动生成的1000个字符文本。
   关注指标：平均延迟、吞吐量、输出一致性。
3. 3. 并发测试
   目的：测试模型在并发用户访问时是否稳定
   示例输入：线程横向执行长文本测试。
   关注指标：成功率、响应时间、一致性。

性能测试执行流程

性能测试通常分为4个阶段

1. 1. 准备阶段

• • 判定运行环境是否满足依赖要求（python版本第三方库等）。
• • 验证配置文件是否提供的正确加载。
• • 确保有充足的计算能力，例如GPU或者TPU。

1. 2. 执行阶段

# 基础响应测试
basic_result = tester.test_latency("你好, 你叫什么名字")

# 长文本测试
long_text_result = tester.test_latency("这是一个自动生成的长文本...")

# 并发测试
concurrency_full_input = tester.test_concurrency("", concurrency=10)

1. 3. 分析阶段

导出报表阶段
实现Excel格式报告生成。
展示关键指标，例如在IOs上形成的分布图形式基本延迟、正常情况下吞吐量的趋势形式。
给出优化意见，比如改变API参数或增加硬件资源。
改进意见与发展展望

虽然这个性能测试工具已经覆盖了我们工作中的绝大部分核心功能，但是还是有些需要改进的地方：

1. 1. 更多的性能指标，例如内存使用率、GPU利用率等，以全面反映资源消耗。
2. 2. 增强并发能力加强更高负载测试，以满足大规模商业应用需求。
3. 3. 可视化分析工具使用实时的性能分析屏幕界面，让开发者可以直观了解性能表现。
4. 4. 报表多格式支持
5. 5. 将实时生成的报表以Excel文件格式分享出去，此外也可以直接生成HTML或PDF报表，方便交由他人读取与展示。

未来，随着对性能测试的细节化和个性化要求越来越高:AIGC 技术的发展，我们将更多地看到以特定领域（如医疗、教育）的需求为核心的不同性能测试标准。同时采集自动化运维技术(AIOps) 进行实时性能缺陷监控与动态优化，也将是未来一个热点的方向。

代码执行效果：

===== 开始性能测试 =====目标指标:- 首Token时延: 1.0-2.0秒- 增量Token时延: 80.0毫秒- 并发数: 10- 输入长度: 1000字符- 输出长度: 2000字符==================================================1. 基本响应测试...2025-04-10 18:25:06,380  基本响应测试完成，总耗时: 1.56秒  首Token延迟: 0.259秒  平均Token延迟: 35.98毫秒2. 长文本测试...  生成的测试文本长度: 1000字符2025-04-10 18:25:08,590  长文本测试完成，总耗时: 13.11秒  输入tokens: 886  输出tokens: 537  输出文本长度: 636字符  首Token延迟: 0.262秒  平均Token延迟: 37.90毫秒3. 并发测试 (并发数: 10)...  并发测试完成，成功率: 10/10  平均响应时间: 13.66秒

总结 AIGC 对大语言模型的性能要求更大、更全面，科学系统的性能测试是考验模型稳定性与高效性的保障。本文从核心层面、工具剖析到场景设计，再到具体实现以及流程，向客户了一个整个方法论框架。不仅仅是评估当前模型的范围，也为未来优化和扩展打下了基础。在实践中，我们不断温习和迭代性能测试方法后，将能更积极地推动整个AIGC技术的发展，为最终用户体验优质、流畅的体验。