当前位置：首页 > news >正文

大模型性能测试

news 来源：原创 2025/4/29 7:04:21

当我们部署了大模型并对外提供服务时，我们通常都想了解一下大模型能够支持多少个并发访问，在不同的并发数下，模型的性能如何。了解这些信息有助于我们更好的对算力进行评估，为用户带来更好的性能体验。

大模型通常是通过API接口的方式对外提供访问，因此在做性能测试的时候，很自然的我们会想到通过设置并发调用接口来衡量模型的性能。Python有一个很好的做性能测试的库叫做Locust，这是一个开源的性能测试框架，专为模拟高并发用户负载而设计。它以轻量级、灵活性和分布式扩展能力著称，允许开发者通过编写纯Python代码定义测试场景，并通过Web界面实时监控系统性能表现。Locust 使用gevent 库实现协程（coroutine），避免了传统线程/进程的资源调度开销，单台机器可模拟数千并发用户，这种非阻塞I/O模型使其在高并发场景下效率显著优于JMeter等工具。

通常衡量大模型的性能有两个指标，一个是TTFT，即首Token生成时间，测量模型从收到用户请求到生成回复的第一个Token的时间。另一个指标是TPUT，衡量模型每秒生成Token的数量。

首先我先启动一个大模型，通过VLLM来启动模型的服务化接口，VLLM提供了OpenAI兼容的API格式。

然后编写一个python程序llm_test.py，代码如下：

from locust import HttpUser, task
from openai import OpenAI
import timeclass OpenAIChatUser(HttpUser):host = "http://localhost:8000/v1"  def __init__(self, *args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.client = OpenAI(api_key="sk-your-api-key",base_url=self.host)@taskdef test_streaming_api(self):start_time = time.time()first_token_received = Falsetokens = 0try:stream = self.client.chat.completions.create(model="Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ",messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}],stream=True)for chunk in stream:# 检测首个有效Tokenif chunk.choices[0].delta.content:if not first_token_received:first_token_time = time.time() - start_timefirst_token_received = Trueself.environment.events.request.fire(request_type="TTFT",name="first_token",response_time=first_token_time * 1000,  # 转毫秒response_length=1)# 统计Token总数tokens += len(chunk.choices[0].delta.content.split())# 记录总耗时与吞吐量total_time = time.time() - start_timeself.environment.events.request.fire(request_type="TPUT",name="throughput",response_time=tokens / total_time,response_length=tokens  # tokens/s)except Exception as e:self.environment.events.request.fire(request_type="ERROR",name="stream_error",response_time=0,exception=e)

以上代码中，定义一个继承HttpUser的类，@task装饰器定义了一个测试的任务。self.environment.events.request.fire表示当一个Http Request执行完毕后触发的事件。这里定义了两个Request事件，分别代表TTFT和TPUT。

这里只是简单的一个测试，我们可以改进一下，例如输入不同字数的文章，让大模型进行文章摘要，测试在不同的输入长度下的性能。

运行以下命令