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高效压测大模型,提升系统性能,Apifox是你的得力助手。 核心内容: 1. 明确压测目标:性能基准、容量评估、瓶颈识别 2. 前期准备:环境配置、API接口确认、测试数据准备 3. 压测方案设计:低负载、中等负载测试场景
瓶颈识别:发现系统在高负载下的潜在性能瓶颈(如CPU、内存、I/O等)。
示例目标:
并发用户数达到200时,系统仍稳定运行。
二、前期准备
注册并登录账号(免费版即可支持基本压测功能)。
确保网络稳定,避免外部干扰。
监控工具:安装系统性能监控工具(如Linux的htop、nmon,或Windows的资源监视器),若服务器为云服务器,直接使用平台监控能力即可,观察CPU、内存、磁盘I/O使用情况。
2. API接口确认
接口文档:获取大模型API的接口说明(如OpenAPI/Swagger格式),包括请求方法(GET/POST)、参数和响应格式。
示例接口:
URL:POST http://localhost:8000/v1/completions
请求体:
{"prompt": "你好,请生成一段关于AI的文本。","max_tokens": 100,"temperature": 0.7}
响应:
{"text": "AI是未来的趋势...","status": "success"}
3. 测试数据准备
并发用户数:10
请求频率:1次/秒/用户
持续时间:5分钟
目的:评估正常使用场景下的表现。
目的:测试极限容量和稳定性。
系统资源:CPU使用率、内存占用、网络带宽。
四、在Apifox中实施压测
保存并测试单次请求,确保返回正常。
2. 设置压测脚本
保存脚本。
3. 配置压测参数
平均响应时间超过5秒。
点击“开始压测”,Apifox会模拟并发请求。
同时打开系统监控工具,记录资源使用情况。
每个场景结束后,保存结果报告。
五、结果分析
从Apifox导出报告,包含:
响应时间分布(平均、P95、最大)。
吞吐量(RPS)。
错误率。
2. 分析示例
场景1:
平均响应时间:0.5秒
吞吐量:10 RPS
CPU:20%
结论:低负载下表现良好。
场景2:
平均响应时间:1.2秒
吞吐量:100 RPS
CPU:60%
结论:中等负载可接受。
场景3:
平均响应时间:4.8秒
吞吐量:800 RPS
CPU:95%,内存溢出
若响应时间过长,检查:
模型推理速度:是否需要GPU加速?
服务器资源:CPU/内存是否不足?
网络延迟:本地部署应无此问题,但需确认。
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