大模型性能压测利器：解析vLLM推理服务压测工具

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发布于 2025-8-7 06:48

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痛点：大模型性能评估的"黑盒困境"

想象一下这样的场景：你刚刚部署了一个32B参数的DeepSeek-R1模型，信心满满地准备上线服务。但突然有人问你："这个模型能承受多大的并发？延迟如何？每秒能处理多少tokens？"

面对这些问题，很多开发者只能凭经验猜测，或者写一些简单的脚本测试。这就像是驾驶一辆没有仪表盘的汽车——你永远不知道自己跑得有多快，油还能跑多远。

传统压测方案的局限性：

• 🚫 指标单一：只能测基本的QPS，缺乏细粒度的延迟分析

• 🚫 场景受限：难以模拟不同输入输出长度组合的真实场景

• 🚫 结果分散：测试结果缺乏统一管理和对比分析

• 🚫 可视化不足：数据埋藏在日志中，难以直观理解性能表现

解药：专业化的vLLM压测框架

基于vLLM官方benchmarks工具，我们开发了一套完整的推理服务压测框架。这不仅仅是一个测试工具，更像是大模型性能的"全身体检设备"。

核心功能特性

六大关键指标全覆盖：

•延迟 (Latency)- 整体响应时间

•吞吐量 (Throughput)- 每秒处理的请求数和token数

•首token时间 (TTFT)- 用户感知的"反应速度"

•token间延迟 (ITL)- 生成流畅度的关键指标

•每token输出时间 (TPOT)- 生成效率的直接体现

•端到端延迟 (E2EL)- 完整请求的时间开销

智能化测试管理：

• 批量压测：配置文件驱动，自动执行多种参数组合

• 结果聚合：按时间和模型自动组织，支持历史对比

• 可视化报告：一键生成专业的性能分析图表

• 模块化架构：核心模块解耦，易于扩展和维护

推理压测可视化

架构设计：简洁而不简单

系统架构

工具采用分层模块化设计，既保证了功能的完整性，又确保了代码的可维护性：

vllm_benchmark_serving/
├── main.py                    # 统一入口：集成所有功能
├── config.yaml               # 配置驱动：灵活的参数管理
├── src/                      # 核心源码
│   ├── core/                 # 压测引擎
│   ├── backends/             # 后端适配层
│   ├── datasets/             # 数据集处理
│   ├── aggregation/          # 结果聚合
│   └── visualize/            # 可视化模块
└── results/                  # 智能结果管理
    ├── DeepSeek-R1_20250729_223711/  # 按模型+时间组织
    └── aggregate_results.csv         # 格式输出
└── chart/                            # 可视化
    ├── comprehensive_dashboard.png/  # 综合仪表板
    └── latency_comparison.png         # 延迟对比
    └── throughput_comparison.png      # 吞吐量对比
    └── performance_heatmap.png        # 性能热力图
    └── performance_report.txt         # 性能报告

设计亮点：

•统一入口设计：一个main.py集成批量测试、单次测试、结果聚合和可视化

•配置文件驱动：通过YAML配置文件定义测试参数，支持复杂的参数组合

•智能目录管理：结果按"模型名_时间戳"自动组织，避免文件混乱

•双语输出格式：CSV文件同时包含中英文列名，国际化友好

数据流程

1.配置解析→ 读取YAML配置，生成测试参数矩阵

2.批量执行→ 异步调度多个压测任务，实时收集性能指标

3.结果聚合→ 将分散的JSON结果合并成标准化CSV格式

4.可视化分析→ 自动生成多维度性能分析图表

实战演练：三步完成专业压测

让我们通过一个真实的DeepSeek-R1模型压测案例，看看这个工具的实际效果。

步骤1：环境准备

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动vLLM服务
vllm serve /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8010 \
    --swap-space 16

步骤2：配置测试参数

编辑config.yaml文件，定义测试场景：

model: "/data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq"
base_url:"http://localhost:8010"
tokenizer:"/data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq"

# 测试不同的输入输出长度组合
input_output:
- [512, 512]      # 中等长度对话
- [1024, 1024]    # 长文本处理

# 测试不同的并发场景
concurrency_prompts:
- [1, 10]         # 串行基准测试
- [4, 40]         # 中等并发压力

步骤3：一键执行压测

# 执行批量压测
python main.py batch

# 聚合测试结果
python main.py aggregate

# 生成可视化报告
python main.py visualize

结果输出

# 执行批量压测
python main.py batch
=== 开始批量压测 ===
使用配置文件: config.yaml
测试结果将保存到: results/DeepSeek-R1_20250729_223711
正在执行: python3 -m src.core.benchmark_serving --backend vllm --model /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --base-url http://localhost:8010 --tokenizer /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --dataset-name random --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el --random-input-len 512 --random-output-len 512 --max-concurrency 1 --num-prompts 10 --save-result --result-filename results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io512x512_mc1_np10.json
参数组合 io=(512,512), mc=1, np=10 执行完成，结果已保存: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io512x512_mc1_np10.json
正在执行: python3 -m src.core.benchmark_serving --backend vllm --model /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --base-url http://localhost:8010 --tokenizer /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --dataset-name random --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el --random-input-len 512 --random-output-len 512 --max-concurrency 4 --num-prompts 40 --save-result --result-filename results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io512x512_mc4_np40.json
参数组合 io=(512,512), mc=4, np=40 执行完成，结果已保存: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io512x512_mc4_np40.json
正在执行: python3 -m src.core.benchmark_serving --backend vllm --model /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --base-url http://localhost:8010 --tokenizer /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --dataset-name random --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el --random-input-len 1024 --random-output-len 1024 --max-concurrency 1 --num-prompts 10 --save-result --result-filename results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io1024x1024_mc1_np10.json
参数组合 io=(1024,1024), mc=1, np=10 执行完成，结果已保存: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io1024x1024_mc1_np10.json
正在执行: python3 -m src.core.benchmark_serving --backend vllm --model /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --base-url http://localhost:8010 --tokenizer /data/model/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-awq --dataset-name random --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el --random-input-len 1024 --random-output-len 1024 --max-concurrency 4 --num-prompts 40 --save-result --result-filename results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io1024x1024_mc4_np40.json
参数组合 io=(1024,1024), mc=4, np=40 执行完成，结果已保存: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/bench_io1024x1024_mc4_np40.json
=== 批量压测完成 ===
结果已保存到: results/DeepSeek-R1_20250729_223711
可使用以下命令聚合结果: python main.py aggregate --dir DeepSeek-R1_20250729_223711


# 聚合测试结果
python main.py aggregate
=== 开始聚合结果 ===
使用最新的结果目录: DeepSeek-R1_20250729_223711
可用的结果目录: DeepSeek-R1_20250729_223711
找到 4 个JSON文件进行聚合
已聚合 4 个测试结果 → results/DeepSeek-R1_20250729_223711/aggregate_results_20250730.csv
CSV文件格式：第一行为英文列名，第二行为中文列名，第三行开始为数据

正在生成可视化报告...
✓ 可视化报告生成成功


# 生成可视化报告
python main.py visualize
=== 开始生成可视化报告 ===
使用最新的CSV文件: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/aggregate_results_20250730.csv
正在生成可视化报告...
模式: advanced
输入文件: results/DeepSeek-R1_20250729_223711/aggregate_results_20250730.csv
输出目录: charts
✓ 完整版可视化报告生成成功
生成的文件:
  - throughput_comparison.png    (吞吐量对比)
  - latency_comparison.png       (延迟对比)
  - performance_heatmap.png      (性能热力图)
  - comprehensive_dashboard.png  (综合仪表板)
  - performance_report.txt       (性能报告)

真实测试结果分析

基于DeepSeek-R1-AWQ模型的实际测试，我们来看看压测工具产生的数据：

测试场景配置

•模型：DeepSeek-R1-AWQ (32B参数)

•测试组合：512x512 和 1024x1024 tokens

•并发配置：1并发和4并发

•总请求数：10-40个请求

关键发现

性能表现趋势：

1.输入长度影响：从512到1024 tokens，首token时间（TTFT）显著增加

2.并发效应：适度并发提升整体吞吐量，但单请求延迟有所增加

3.生成效率：每token输出时间（TPOT）在不同场景下相对稳定

实际应用价值：

• 为生产环境容量规划提供数据支撑

• 识别性能瓶颈，指导模型优化方向

• 建立性能基线，支持版本间对比分析

可视化报告展示

工具自动生成了四类专业图表：

1.吞吐量对比图- 直观展示不同配置下的处理能力

2.延迟对比图- 多维度延迟指标的对比分析

3.性能热力图- 参数组合与性能表现的关联关系

4.综合仪表板- 集成所有关键指标的全景视图

每个图表都采用双语标注，既保证了专业性，又兼顾了可读性。

技术亮点：细节中的匠心

智能结果管理

传统的压测工具往往将结果文件散落在各处，难以管理。我们的工具采用了智能的目录组织策略：

results/
├── DeepSeek-R1_20250729_223711/     # 自动按模型+时间组织
│   ├── bench_io512x512_mc1_np10.json
│   ├── bench_io1024x1024_mc4_np40.json
│   └── aggregate_results_20250730.csv
└── chart/                           # 可视化
    ├── comprehensive_dashboard.png/  # 综合对比图
    └── latency_comparison.png         # 延迟对比图
    └── throughput_comparison.png      # 吞吐量对比图
    └── performance_heatmap.png        # 性能热力图

这种设计让历史测试结果一目了然，支持跨时间的性能对比分析。

throughput_comparisoncomprehensive_dashboardlatency_comparisonperformance_heatmap

使用效果：数据说话

通过在真实项目中的应用，这个压测工具展现出了显著的价值：

效率提升

•测试配置时间：从手工编写脚本的数小时，缩短到配置文件的几分钟

•结果分析时间：从人工整理数据的数十分钟，缩短到自动化的几秒钟

•可视化生成：从使用Excel制图的半小时，缩短到一键生成的瞬间

专业度提升

•指标完整性：从简单的QPS测试，扩展到六大维度的专业分析

•场景覆盖度：支持多种输入输出长度和并发配置的组合测试

•报告专业性：生成符合工业标准的性能分析报告

工作流优化

•标准化流程：建立了统一的压测流程和结果格式

•历史对比：支持不同版本、不同配置之间的性能对比

•团队协作：统一的工具和格式便于团队间的经验分享

扩展性：面向未来的设计

这个压测工具不仅解决了当前的问题，还为未来的扩展预留了空间：

后端适配

• 当前支持vLLM OpenAI兼容API

• 架构设计支持扩展到TGI、DeepSpeed-MII等其他推理框架

• 模块化的后端处理层，新增支持只需实现标准接口

数据集扩展

• 内置支持Random、ShareGPT等数据集

• 提供统一的数据集接口，易于添加自定义数据集

• 支持多模态数据的处理框架

指标扩展

• 当前的六大指标覆盖了主要的性能维度

• 预留了自定义指标的扩展接口

• 支持添加业务相关的专业指标

最佳实践：经验总结

基于实际使用经验，我们总结了一些压测最佳实践：

测试策略

1.预热测试：正式压测前先运行少量请求预热模型

2.梯度加压：从低并发开始，逐步增加观察性能变化

3.多轮验证：每个配置运行多次，取平均值减少随机误差

结果分析

1.基线建立：建立不同场景下的性能基线

2.趋势分析：关注性能指标随负载变化的趋势

3.瓶颈识别：通过多维度指标定位性能瓶颈

工具使用

1.配置管理：使用版本控制管理测试配置

2.结果归档：定期归档测试结果，建立性能历史库

3.自动化集成：将压测集成到CI/CD流程中

结语：让性能测试变得简单而专业

在大模型的世界里，性能不是一个简单的数字，而是用户体验、服务质量和商业价值的综合体现。这个vLLM推理服务压测工具，就像是给大模型装上了专业的性能监控设备——让每一个性能指标都变得可见、可测、可优化。

通过统一的工具链、标准化的流程和专业的分析报告，我们不仅解决了当前的压测需求，更为大模型的性能优化建立了科学的方法论。

项目开源地址: https://github.com/FlyAIBox/llm_benchmark.git

如果你也在为大模型的性能评估而烦恼，不妨试试这个工具。毕竟，在AI的赛道上，只有真正了解自己的性能，才能跑得更快、更稳、更远。

本文转载自萤火AI百宝箱，作者：萤火AI百宝箱

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