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标题: 大模型压测如何做？来试试Apifox！ [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 10 小时前
标题: 大模型压测如何做？来试试Apifox！

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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