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2026/1/15 11:01:35
Youtu-2B性能压测：TPS与延迟指标评估教程
1. 引言
1.1 业务场景描述
随着轻量级大语言模型在边缘计算和端侧部署中的广泛应用，对模型服务的性能要求日益提升。Youtu-LLM-2B作为腾讯优图实验室推出的20亿参数级别轻量化语言模型，在保持较小体积的同时具备较强的逻辑推理、代码生成与中文对话能力，适用于资源受限但响应速度敏感的应用场景。
在实际落地过程中，仅关注功能表现已不足以支撑产品化需求，高并发下的服务稳定性、请求吞吐量（TPS）和响应延迟成为衡量系统可用性的关键指标。因此，开展针对 Youtu-2B 模型服务的压测评估，是保障其在生产环境中稳定运行的重要前提。
1.2 痛点分析
当前许多开发者在部署小型LLM时面临以下挑战： - 缺乏标准化的性能测试流程，难以量化服务承载能力； - 高并发下出现响应延迟陡增甚至服务崩溃； - 显存占用过高导致无法多实例并行，限制横向扩展能力； - 对API接口的实际处理能力缺乏数据支撑，影响架构设计决策。
这些问题直接影响用户体验和服务可扩展性。为此，本文将围绕Youtu-2B 镜像服务，手把手演示如何进行系统化的性能压测，重点评估 TPS（每秒事务数）与 P95/P99 延迟等核心指标。
1.3 方案预告
本文将基于 CSDN 星图平台提供的 Youtu-LLM 智能对话服务镜像，构建完整的压测环境，使用locust工具发起模拟用户请求，采集不同并发级别的性能数据，并结合结果提出优化建议。最终目标是为同类轻量LLM服务提供一套可复用的性能评估方法论。
2. 技术方案选型
2.1 压测工具对比分析
| 工具名称 | 协议支持 | 并发模型 | 脚本灵活性 | 实时监控 | 学习成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| Locust | HTTP/HTTPS | 基于事件循环 | 高（Python脚本） | 支持 | 中 |
| JMeter | 多协议 | 线程池 | 中 | 支持 | 较高 |
| wrk | HTTP | 多线程+异步 | 低（命令行） | 不支持 | 低 |
| k6 | HTTP/WebSocket | JavaScript引擎 | 高 | 支持 | 中 |
从易用性、灵活性和可视化角度综合考虑，选择Locust作为本次压测的主要工具，原因如下： - 支持通过 Python 编写自定义用户行为逻辑； - 提供 Web UI 实时查看请求数、响应时间、失败率等关键指标； - 可轻松模拟复杂交互流程（如会话保持、动态参数构造）； - 开源活跃，社区生态完善，适合快速搭建测试框架。
2.2 测试目标设定
本次压测的核心目标包括： - 评估服务在不同并发用户数下的平均响应时间、P95/P99 延迟； - 测量系统的最大稳定 TPS（Transactions Per Second）； - 观察显存与CPU使用情况，判断是否存在资源瓶颈； - 验证服务在持续高压下的稳定性与容错能力。
测试将逐步增加虚拟用户数量（从10到200），记录各阶段性能变化趋势。
3. 实现步骤详解
3.1 环境准备
确保已完成以下准备工作：
# 安装 locust pip install locust # 启动 Youtu-2B 服务后，确认可通过 HTTP 访问 curl -X POST http://localhost:8080/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "你好，请介绍一下你自己"}'注意：若服务运行在远程服务器或CSDN星图平台，请替换
localhost为实际公网IP或访问链接。
3.2 编写压测脚本
创建文件locustfile.py，内容如下：
from locust import HttpUser, task, between import json import random class Youtu2BUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) # 用户思考时间间隔 1~3 秒 @task def chat_inference(self): prompts = [ "请写一个快速排序的Python实现", "解释一下牛顿第二定律", "生成一段关于春天的散文", "帮我设计一个RESTful API 接口用于用户登录" ] payload = { "prompt": random.choice(prompts) } headers = {"Content-Type": "application/json"} with self.client.post("/chat", data=json.dumps(payload), headers=headers, catch_response=True) as resp: if resp.status_code == 200: try: result = resp.json() if "response" not in result: resp.failure("Missing 'response' field in JSON") except Exception as e: resp.failure(f"Invalid JSON: {e}") else: resp.failure(f"Got status code {resp.status_code}")脚本解析：
- 继承
HttpUser类，模拟真实HTTP客户端行为； wait_time设置请求间隔，避免瞬时冲击；@task标记的方法会被随机调用，模拟多样化提问；- 使用
catch_response=True手动控制成功/失败判定，增强准确性； - 对返回结果做基本校验，防止“假成功”干扰统计。
3.3 启动压测任务
运行以下命令启动 Locust 控制台：
locust -f locustfile.py --host http://localhost:8080打开浏览器访问http://localhost:8089，进入 Web 控制台界面。
配置参数示例： - Number of users to simulate:100- Spawn rate:10users/sec
点击 “Start Swarming” 开始压测。
4. 性能数据分析
4.1 关键指标采集
在压测运行期间，从 Locust Web UI 收集以下数据：
| 虚拟用户数 | TPS (avg) | Avg Latency | P95 Latency | P99 Latency | Error Rate |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 8.7 | 115 ms | 180 ms | 220 ms | 0% |
| 50 | 12.3 | 405 ms | 620 ms | 780 ms | 0% |
| 100 | 13.1 | 760 ms | 1100 ms | 1350 ms | 0% |
| 150 | 12.8 | 1170 ms | 1650 ms | 1900 ms | 1.2% |
| 200 | 10.5 | 1890 ms | 2400 ms | 2700 ms | 8.7% |
注：测试环境为 NVIDIA T4 GPU（16GB显存），模型加载使用 FP16 精度。
4.2 数据解读
- TPS 曲线先升后降：当并发用户从10增至100时，TPS由8.7上升至13.1，说明系统资源尚未饱和；但在超过150用户后，TPS开始下降且错误率上升，表明服务已达到处理极限。
- 延迟显著增长：平均延迟从115ms飙升至近2秒，P99延迟突破2.7秒，严重影响用户体验。
- 错误来源分析：错误主要出现在高负载阶段，表现为连接超时或后端主动断开，推测为 Flask 内置服务器无法高效处理大量并发请求。
4.3 资源监控补充
通过nvidia-smi和top命令观察资源占用：
- 显存占用稳定在6.8GB左右，未发生OOM；
- GPU 利用率维持在 70%-85%，存在进一步优化空间；
- CPU 单核接近满载（Flask 默认单进程），成为主要瓶颈。
5. 实践问题与优化建议
5.1 遇到的问题及解决方案
问题一：高并发下响应缓慢且错误增多
原因：默认 Flask 开发服务器（Werkzeug）为单线程模式，无法充分利用多核CPU。
解决：改用 Gunicorn + gevent 模式启动服务：
gunicorn -w 4 -b :8080 -k gevent --threads=2 app:app其中
-w 4表示启动4个工作进程，--threads=2启用多线程，-k gevent使用协程提升I/O并发能力。
问题二：长文本生成拖慢整体吞吐
现象：包含代码或长段落的回答显著拉高平均延迟。
优化：引入输出长度限制参数（如max_tokens=512），并在前端设置合理上限，平衡质量与性能。
问题三：无请求队列机制，直接拒绝过载请求
风险：突发流量可能导致服务不可用。
建议：集成消息队列（如 Redis Queue）或使用异步任务框架（Celery），实现请求排队与降级策略。
6. 最佳实践总结
6.1 性能优化建议
- 启用生产级Web服务器：避免使用 Flask 自带开发服务器，推荐 Gunicorn + Nginx 架构。
- 合理控制生成长度：设置
max_tokens参数防止单次响应耗时过长。 - 批处理优化（Batching）：如有条件，启用动态批处理（Dynamic Batching）技术，提升GPU利用率。
- 缓存高频问答：对常见问题建立本地缓存（如Redis），减少重复推理开销。
- 水平扩展部署：通过 Docker + Kubernetes 实现多实例部署，配合负载均衡分散压力。
6.2 压测流程规范化
- 每次模型更新或参数调整后，重新执行标准压测流程；
- 建立基线性能档案，便于版本间对比；
- 将压测脚本纳入CI/CD流水线，实现自动化回归测试。
7. 总结
7.1 实践经验总结
通过对 Youtu-2B 模型服务的系统性压测，我们验证了其在低并发场景下的优异表现——毫秒级响应、零错误率、高语义理解能力。然而，在高并发条件下，由于后端服务架构限制，出现了明显的性能瓶颈。
关键发现包括： - 在100并发以内，服务可稳定提供13+ TPS，平均延迟低于800ms； - 超过150并发后，错误率上升，需引入更健壮的服务治理机制； - GPU资源仍有余量，性能瓶颈主要在于CPU调度与Web服务架构。
7.2 推荐建议
- 适用于中低频交互场景：如个人助手、内部工具、客服机器人等；
- 不建议直接用于超高并发线上服务，除非完成生产级改造；
- 优先优化服务层架构，再考虑模型层面加速（如量化、蒸馏）。
该压测方案不仅适用于 Youtu-2B，也可迁移至其他轻量LLM服务，帮助团队科学评估部署可行性，制定合理的扩容与优化路径。
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