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大模型压测如何做?来试试Apifox!

发布日期:2025-03-22 03:38:05 浏览次数: 1595 来源:阿铭linux
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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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

越来越多的企业私有化部署大模型,但是我们部署的大模型到底能支撑多大的压力呢,只有压测后心里才能有底。本文将带给你如何使用Apifox做大模型压测。
一、压测目标
  • 性能基准:测定本地部署大模型的API在不同负载下的响应时间(Latency)、吞吐量(Throughput)和稳定性。
  • 容量评估:找出API的最大并发处理能力(即在不崩溃或响应时间过长的情况下能支持的最大请求数)。
  • 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:

  • 每秒处理100个请求时,平均响应时间不超过2秒。
  • 并发用户数达到200时,系统仍稳定运行。

二、前期准备

1. 环境准备
  • 本地部署的大模型:确保模型已部署并通过API(如RESTful接口)对外提供服务。例如,假设API地址为 http://localhost:8000/v1/completions。
  • Apifox工具:
    • 下载并安装最新版Apifox(官网:https://www.apifox.cn/)。
    • 注册并登录账号(免费版即可支持基本压测功能)。

  • 测试机器:
    • 配置:建议至少8核CPU、32GB内存(根据模型规模调整)。
    • 操作系统:Windows/Linux/Mac均可。
    • 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

      • 多样化输入:
        • 短文本:如“你好”。
        • 中等文本:如“请写一篇100字的文章”。
        • 长文本:如“分析AI在医疗领域的应用,500字”。    
      • 参数变化:
        • max_tokens:50、100、200。
        • temperature:0.5、0.7、1.0。
      • 将这些输入保存为JSON文件,供Apifox调用。
      三、压测方案设计
      1. 测试场景
      根据实际需求设计以下三种场景:
      • 场景1:低负载测试
        • 并发用户数:10

        • 请求频率:1次/秒/用户

        • 持续时间:5分钟

        • 目的:验证基本性能和稳定性。
      • 场景2:中等负载测试
        • 并发用户数:50
        • 请求频率:2次/秒/用户
        • 持续时间:10分钟
        • 目的:评估正常使用场景下的表现。

      • 场景3:高负载测试
        • 并发用户数:200
        • 请求频率:5次/秒/用户
        • 持续时间:15分钟
        • 目的:测试极限容量和稳定性。

      2. 关键指标
      • 响应时间:平均值、P95(95%请求的响应时间)、最大值。
      • 吞吐量:每秒请求数(RPS)。
      • 错误率:失败请求占比。
      • 系统资源:CPU使用率、内存占用、网络带宽。

      四、在Apifox中实施压测

      1. 配置API
      • 打开Apifox,点击“新建项目”。
      • 在“接口管理”中添加API:
        • 输入URL:http://localhost:8000/v1/completions。
        • 设置请求方法为POST。
        • 在“Body”中填入示例请求体(如上JSON)。
      • 保存并测试单次请求,确保返回正常。

      2. 设置压测脚本

      • 进入“自动化测试”模块,点击“新建测试”。
      • 配置测试步骤:
        • 步骤1:调用API
          • 选择刚添加的API。
          • 设置变量(如prompt)为动态值,从准备好的JSON文件中随机读取。
        • 步骤2:验证响应
          • 检查状态码为200。    
          • 检查响应中status字段为success。
      • 保存脚本。

      3. 配置压测参数

      • 点击“压测”选项卡,设置场景参数:
        • 场景1:并发10,频率1次/秒,持续300秒。
        • 场景2:并发50,频率2次/秒,持续600秒。
        • 场景3:并发200,频率5次/秒,持续900秒。
      • 选择“动态值”:
        • 导入JSON文件,让prompt和max_tokens随机变化。
      • 设置停止条件:
        • 错误率超过10%。   
        • 平均响应时间超过5秒。

      4. 执行压测
      • 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

      1. 数据整理
      • 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。

      • 结合系统监控数据,记录CPU、内存峰值。

      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

        • 结论:200并发超负荷,需优化。
      3. 瓶颈排查
      • 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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