大模型性能测试完全指南：从原理到实践

作者：测试人

2025-08-27
北京
本文字数：1726 字
阅读完需：约 6 分钟

一、大模型性能测试的核心价值

在 AI 技术快速发展的今天，大模型性能直接影响用户体验和商业价值。性能测试不仅能发现系统瓶颈，还能为容量规划、成本优化提供数据支撑。

为什么大模型需要专门的性能测试方法？传统性能测试关注 TPS（每秒事务数）和响应时间，但大模型的流式响应特性（Token 逐个生成）和长上下文处理能力，需要全新的测试维度。

二、大模型工作原理科普

1. 流式响应机制

大模型采用"思考-回答"的两阶段模式：

思考阶段：模型分析问题、检索知识、规划回答框架
回答阶段：逐个生成 Token（文字片段）返回给用户

# 典型的大模型响应数据结构{  "choices": [{    "delta": {      "role": "assistant",      "content": "思考过程..."  # 思考包    },    "finish_reason": null  }]}

复制代码

2. PD 分离架构

现代大模型系统普遍采用 Prefill-Decode 分离架构：

P 节点：处理请求预处理和首 Token 生成
D 节点：专门负责后续 Token 生成

三、五大核心性能指标详解

首 Token 延迟：反映系统初始响应速度

行业标杆：≤2 秒（中等长度文本）
影响因素：P 节点负载、KV Cache 计算

吐字率(Token/s)：反映文本生成效率

行业标杆：≥40 Token/s
计算公式：吐字率 = 输出 Token 数/(结束时间-首 Token 时间)

QPM：系统吞吐能力

计算公式：QPM = 成功请求数/(测试时长/60)

输入 Token 数：影响计算复杂度

包括：System 指令+用户问题+上下文历史

输出 Token 数：影响生成时间

测试时需保持不同测试轮次输出量级一致

四、实战：从零搭建测试环境

1. 云服务准备（以阿里云为例）

# 安装OpenAI兼容SDKpip install openai# 初始化客户端client = OpenAI(    api_key="your_api_key",    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1")

复制代码

2. 测试数据准备原则

真实性：使用线上真实对话数据
多样性：覆盖不同长度（1k/16k/64k Token）
防缓存：添加 UUID 避免缓存影响

messages = [    {"role": "system", "content": "你是一个AI助手"},    {"role": "user", "content": f"[{uuid.uuid4()}] 请解释量子计算原理"}]

复制代码

五、Locust 压力测试实战

1. 自定义指标实现

from locust import HttpUser, task, events
@events.init.add_listenerdef on_locust_init(environment, **kwargs):    # 注册自定义指标    environment.stats.custom_stats["first_token_latency"] = []    environment.stats.custom_stats["token_rate"] = []
class ModelUser(HttpUser):    @task    def test_stream(self):        start_time = time.time()        first_token_received = False
        with self.client.post("/v1/chat/completions",                             stream=True,                            json={"messages": [...]}) as response:            for line in response.iter_lines():                if not first_token_received:                    first_token_time = time.time() - start_time                    environment.stats.custom_stats["first_token_latency"].append(first_token_time)                    first_token_received = True
                # 解析Token并计算吐字率...

复制代码

2. 阶梯式压测策略

# locustfile.yamlstages:  - duration: 5m   # 预热阶段    target: 1  - duration: 10m  # 基准测试    target: 8  - duration: 10m  # 压力测试    target: 32  - duration: 5m   # 极限测试    target: 64

复制代码

六、性能瓶颈分析与优化

1. 常见瓶颈场景

2. 性能优化黄金法则

30-60-10 原则：

首 Token 延迟≤3 秒
吐字率≥60 Token/s
GPU 利用率保持在 70-90%

七、行业前沿：多模态测试挑战

随着多模态大模型兴起，测试面临新挑战：

混合输入处理：

同时测试文本+图片+音频输入
示例：{"text": "描述这张图片", "image": base64_data}

跨模态一致性：

验证文本描述与生成图片的相关性
需要专门的评估指标（如 CLIP Score）

资源消耗模式：

视觉模型通常需要更多显存
测试时需监控显存使用曲线

结语：测试工程师的进阶之路

大模型性能测试既是挑战也是机遇。掌握这些技能，你将成为：

AI 系统健康的"体检医生"
性能瓶颈的" forensic 专家"
架构优化的"战略顾问"

思考题：在测试百亿参数大模型时，如何平衡测试深度与资源成本？欢迎在评论区分享你的见解！

发布于: 刚刚阅读数: 3

测试人

关注

专注于软件测试开发 2022-08-29 加入

霍格沃兹测试开发学社，测试人社区：https://ceshiren.com/t/topic/22284

发布

暂无评论

创作场景

大模型性能测试完全指南：从原理到实践

一、大模型性能测试的核心价值

二、大模型工作原理科普

1. 流式响应机制

2. PD 分离架构

三、五大核心性能指标详解

四、实战：从零搭建测试环境

1. 云服务准备（以阿里云为例）

2. 测试数据准备原则

五、Locust 压力测试实战

1. 自定义指标实现

2. 阶梯式压测策略

六、性能瓶颈分析与优化

1. 常见瓶颈场景

2. 性能优化黄金法则

七、行业前沿：多模态测试挑战

结语：测试工程师的进阶之路

测试人

评论