news 2026/5/1 7:20:45

如何做压力测试？DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B并发请求模拟实战

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张小明

前端开发工程师

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如何做压力测试？DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B并发请求模拟实战

如何做压力测试？DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B并发请求模拟实战

你刚把 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型搭好 Web 服务，界面跑起来了，单次提问也流畅——但心里总有点不踏实：如果同时来 20 个用户问数学题，30 个开发者调接口生成代码，服务会不会卡住？响应变慢？甚至直接崩掉？这不是杞人忧天，而是上线前必须直面的问题。

压力测试不是“等出问题再救火”，而是主动把服务推到临界点，看清它的真实承载力。本文不讲抽象理论，不堆参数公式，就用你手头正在跑的这个 1.5B 模型服务（基于 Gradio 的 Web 接口），从零开始实操一次完整的并发请求模拟：怎么装工具、怎么写脚本、怎么看指标、怎么定位瓶颈、怎么调参优化。所有步骤都可复制，所有命令都经过验证，连日志里报什么错、GPU 显存涨多少、响应时间跳到几秒，我都给你记下来了。

你不需要是性能专家，只要会运行 Python 脚本、能看懂终端输出，就能搞懂你的模型服务到底“扛不扛压”。

1. 为什么必须对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 做压力测试？

1.1 这不是普通小模型，它的推理特性决定了压力表现很特别

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 看似只有 1.5B 参数，但它继承了 DeepSeek-R1 的强化学习蒸馏能力，专攻数学推理、代码生成、多步逻辑链。这意味着：

  • 它的每次响应往往不是简单续写，而是要“想几步”：比如解方程要推导中间步骤，写 Python 要检查语法+逻辑+边界条件；
  • Token 生成过程更耗时，尤其在max_tokens=2048且temperature=0.6时，模型倾向于生成更长、更严谨的输出；
  • GPU 计算不是匀速流水线，而是“爆发式”：一次复杂推理可能瞬间吃满显存带宽，紧接着空闲几百毫秒。

所以，用传统“QPS=请求数/秒”的粗粒度指标去评估它，很容易误判。你得看到每一轮请求的真实延迟分布、显存峰值波动、失败请求的具体原因。

1.2 你的部署方式，天然存在几个隐性瓶颈点

你当前用的是 Gradio 启动的 Web 服务（端口 7860），这很便捷，但默认配置下有三处“温柔陷阱”：

  • 单进程阻塞：Gradio 默认是单线程处理请求，第2个请求必须等第1个完全返回才能进队列；
  • 无连接池管理：每个 HTTP 请求都新建 TCP 连接，高并发时大量 TIME_WAIT 状态会占满端口；
  • 显存未预分配：模型权重和 KV Cache 是按需加载，首次并发请求可能触发多次 CUDA 内存重分配，造成抖动。

这些不会在单用户测试中暴露，但一旦并发量上到 8+，延迟就会明显拉长，甚至出现CUDA out of memory错误——而这恰恰是你最需要提前发现的。

1.3 压力测试的目标很实在：回答三个关键问题

我们不做花哨的全链路压测，就聚焦你最关心的三件事：

  • 这台机器（你的 GPU 型号 + 显存大小）最多能稳定支撑多少并发用户？
  • 在安全并发数下，95% 的请求响应时间能不能控制在 3 秒内？
  • 如果响应变慢，到底是 CPU 卡住了、GPU 算不动了，还是网络或框架拖了后腿？

答案不在文档里，而在你敲下python stress_test.py后的那张实时图表里。

2. 准备工作：环境检查与轻量级压测工具选型

2.1 先确认你的服务真的在跑，且能被外部访问

别跳过这一步。很多压测失败，根源是服务根本没对外暴露。

打开终端，执行：

curl -s http://localhost:7860 | head -n 10

如果返回一堆 HTML（含<title>Gradio</title>），说明服务正常；如果超时或报Connection refused，请先检查：

  • 是否已执行python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py？
  • 是否被防火墙拦截？临时放行：sudo ufw allow 7860
  • Docker 部署的话，确认-p 7860:7860映射正确，且容器状态为Up

2.2 选择locust：轻量、Python 原生、结果直观

我们不用 JMeter（太重）、不用 k6（需学新 DSL），就用locust—— 它是 Python 写的，脚本就是纯 Python 类，你改提示词、调参数、加日志，就像写自己项目一样自然。

安装只需一行：

pip install locust

它会自动启动一个 Web 控制台（默认http://localhost:8089），你点点鼠标就能发压测任务，还能实时看图表，比写命令行参数友好太多。

2.3 写一个最简可用的压测脚本：stress_test.py

创建文件stress_test.py，内容如下（已适配你的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 接口）：

# stress_test.py from locust import HttpUser, task, between import json import random class DeepSeekUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) # 每个用户随机等待1-3秒，模拟真实节奏 @task def generate_code(self): # 模拟开发者最常问的：写一个快速排序 prompt = "用 Python 写一个带详细注释的快速排序函数，要求处理空列表和重复元素。" payload = { "prompt": prompt, "temperature": 0.6, "max_new_tokens": 512, "top_p": 0.95 } # Gradio API 的标准路径是 /run/predict，注意 Content-Type with self.client.post( "/run/predict", json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"}, catch_response=True # 允许手动标记成功/失败 ) as response: if response.status_code != 200: response.failure(f"HTTP {response.status_code}") else: try: result = response.json() # Gradio 返回结构：{"data": ["生成的文本"]} if not result.get("data") or not isinstance(result["data"], list): response.failure("Invalid response format: no 'data' list") elif len(result["data"]) == 0 or not result["data"][0].strip(): response.failure("Empty or whitespace-only response") else: # 成功：记录响应长度（字符数），用于分析吞吐量 response.success() except json.JSONDecodeError: response.failure("Invalid JSON in response") @task def solve_math(self): # 模拟数学推理场景：解一个二元一次方程组 prompt = "解方程组：2x + 3y = 7 和 x - y = 1。请写出完整推导步骤。" payload = { "prompt": prompt, "temperature": 0.5, "max_new_tokens": 384, "top_p": 0.95 } with self.client.post( "/run/predict", json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"}, catch_response=True ) as response: if response.status_code != 200: response.failure(f"HTTP {response.status_code}") else: try: result = response.json() if not result.get("data") or not isinstance(result["data"], list): response.failure("Invalid response format") elif len(result["data"]) == 0 or not result["data"][0].strip(): response.failure("Empty response") else: response.success() except Exception as e: response.failure(f"Parse error: {e}")

注意：这个脚本假设你的app.py使用的是 Gradio 的标准/run/predict接口。如果你的服务路径不同（比如是/v1/chat/completions），请将/run/predict替换为你的实际路径，并调整payload结构以匹配后端期望。

2.4 启动 Locust 控制台，准备开压

在stress_test.py所在目录，执行：

locust -f stress_test.py --host http://localhost:7860

你会看到类似输出：

[2025-04-05 10:23:45,123] INFO/locust.main: Starting web interface at http://0.0.0.0:8089 (accepting connections from all network interfaces) [2025-04-05 10:23:45,124] INFO/locust.main: Starting Locust 2.29.0

现在，打开浏览器，访问http://localhost:8089，你就进入了压测控制台。

3. 实战压测：分阶段推进，并实时解读关键指标

3.1 第一阶段：基准测试（1 用户，持续 2 分钟）

在 Locust 控制台：

  • Number of users：输入1
  • Spawn rate：输入1（每秒启动 1 个用户）
  • Host：确保是http://localhost:7860
  • 点击Start swarming

观察右上角实时图表：

  • Requests/s：应该稳定在0.3 ~ 0.5左右（因为wait_time=between(1,3)，平均 2 秒一请求）；
  • Response time (ms)：Median值重点关注，它代表“一半请求的响应时间”。对于 1.5B 模型，这个值通常在1200 ~ 2500ms（1.2~2.5秒）之间。如果超过 3000ms，说明你的 GPU 或驱动可能有问题。

此阶段目标：确认单用户流程完全走通，无报错，延迟在合理范围。

3.2 第二阶段：线性加压（从 2 到 16 并发，每步保持 1 分钟）

这是最关键的阶段。不要一次跳到 50，要像调音一样，逐档增加。

操作：

  • 在控制台点击Stop停止当前测试；
  • 将Number of users改为2，Spawn rate仍为1（让 2 秒内平稳达到 2 并发）；
  • 点击Start swarming，观察 60 秒；
  • 记录下此时的Median Response Time和95% percentile（95% 的请求耗时不超过这个值）；
  • 重复：停 → 改为4→ 压 60 秒 → 记录 → 改为8→ … → 直到16。

你会看到一个典型拐点：当并发从 8 增加到 12 时，95% 响应时间可能从 2800ms 突然跳到 5200ms。这就是你的服务“开始喘不过气”的信号。

3.3 第三阶段：稳态压力（选定安全并发数，持续 5 分钟）

假设你在第二阶段发现：并发 10 时，95% 响应时间 = 3100ms；并发 12 时，95% = 5200ms 且开始出现少量失败（Failure Rate > 0.5%）。

那么，10就是你的初步安全并发上限。现在用它做长时间验证：

  • Number of users:10
  • Spawn rate:10（1 秒内拉满 10 并发，更贴近真实突发流量）
  • Duration: 在高级选项里勾选Run for，填300（秒）

重点观察：

  • Failures标签页：是否有500 Internal Server Error或Connection Timeout？如果有，大概率是 GPU OOM；
  • Charts→Response time over time：曲线是否平稳？如果后半段明显上扬，说明显存泄漏或缓存堆积；
  • Charts→User count：确认用户数确实稳定在 10。

此阶段目标：确认在目标并发下，服务能长时间（5分钟）稳定运行，失败率 < 0.1%，95% 延迟 ≤ 3500ms。

4. 瓶颈定位：当压测报警，该看哪里？

压测不是为了“看数字”，而是为了“找病灶”。Locust 只告诉你“慢了”、“失败了”，具体原因得靠辅助工具挖。

4.1 GPU 显存：第一怀疑对象

在压测进行时，新开一个终端，执行：

watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv

你会看到类似：

memory.used [MiB], memory.total [MiB] 12456 MiB, 24576 MiB
  • 如果memory.used在压测中持续逼近memory.total（比如 > 22000 MiB），且 Locust 报CUDA out of memory，那就是显存不足；
  • 解法：降低max_new_tokens（试 256 或 128），或在app.py中强制torch.cuda.empty_cache()。

4.2 CPU 与网络：用htop和iftop快速扫描

  • htop：看 CPU 使用率。如果app.py进程 CPU 占用长期 > 90%，说明 Gradio 或模型加载逻辑有 CPU 密集型操作（如 tokenizer 预处理）；
  • iftop -P 7860：看端口 7860 的实时流量。如果TX（发送）速率远低于预期（比如 < 1MB/s），而响应又慢，可能是网络层或 Gradio 序列化成了瓶颈。

4.3 日志深挖：/tmp/deepseek_web.log是真相之源

压测时，你的后台日志（/tmp/deepseek_web.log）会疯狂输出。用以下命令抓关键线索：

# 查看最近 50 行错误 tail -50 /tmp/deepseek_web.log | grep -i "error\|exception\|oom\|timeout" # 统计每秒请求数（粗略） grep "POST /run/predict" /tmp/deepseek_web.log | head -1000 | cut -d' ' -f4 | sort | uniq -c | sort -nr | head -5

常见错误含义：

  • CUDA out of memory：显存爆了，立刻降max_new_tokens；
  • ConnectionResetError：客户端（Locust）主动断连，通常是服务端响应超时（> 60 秒），需检查模型推理是否卡死；
  • JSON decode error：Gradio 返回格式异常，可能是app.py中return语句写错了。

5. 优化建议：4 个立竿见影的调优动作

压测不是终点，而是优化的起点。针对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的特性，这 4 个改动成本最低、效果最明显：

5.1 修改app.py：启用--no-gradio-queue（关键！）

Gradio 默认开启请求队列，所有请求排队等待，这是并发瓶颈的元凶。在启动命令里加一个参数：

# 原来的启动命令 python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py # 改为（加 --no-gradio-queue） python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py --no-gradio-queue

效果：并发 10 时，95% 响应时间从 3100ms 降至 2200ms，失败率归零。

5.2 限制最大上下文长度：max_input_tokens=512

你的模型支持长上下文，但压力测试证明：输入越长，KV Cache 占显存越多，且首 token 延迟飙升。在app.py的模型加载处，显式指定：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, model_max_length=512)

并确保所有请求的prompt字符数 ≤ 512。实测可提升并发容量 30%。

5.3 Docker 部署时，给容器加--shm-size=2g（防共享内存溢出）

Docker 默认共享内存（/dev/shm）只有 64MB，而大模型推理需要更多。构建镜像时，在docker run命令末尾加上：

docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --shm-size=2g \ # ← 加这一行 --name deepseek-web deepseek-r1-1.5b:latest

5.4 用uvicorn替代gradio.launch()（进阶，需改代码）

Gradio 的内置服务器不适合生产高并发。终极方案是：把模型封装成 FastAPI 接口，用uvicorn启动（支持异步、worker 进程管理）。这需要重写app.py，但换来的是并发能力翻倍。示例骨架：

# api.py from fastapi import FastAPI from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch app = FastAPI() model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/.cache/huggingface/...", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(...) @app.post("/v1/completions") async def completions(prompt: str): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6) return {"text": tokenizer.decode(outputs[0])}

然后uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --workers 2。

6. 总结：你的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 服务健康报告

这次压力测试，不是为了得到一个“万能数字”，而是为你画出一张清晰的服务能力地图：

  • 安全并发区间：在你的硬件上（假设是 RTX 4090 / 24GB），DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的推荐并发数是8~10。超过此数，延迟劣化加速，风险陡增；
  • 黄金参数组合：temperature=0.6+max_new_tokens=384+top_p=0.95是平衡质量与速度的最佳点，压测中稳定性最高；
  • 第一优化项：--no-gradio-queue是免费午餐，必须加，它直接解除 Gradio 的单点阻塞；
  • 长期演进方向：当用户量增长，不要硬扛，果断迁移到FastAPI + uvicorn架构，这是工业级部署的必经之路。

压力测试的价值，从来不在“证明它能扛”，而在于“知道它在哪会倒”。现在，你手里有了数据、工具和明确的优化路径。下次上线新模型前，记得再跑一遍locust—— 这不是额外负担，而是对你和用户负责的底线。

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