推荐语
掌握AI时代企业级大模型集群的高效部署与性能测试。
核心内容：
1. DeepSeek-R1-32B模型在企业级场景中的应用与挑战
2. 多模型并行处理与GPU加速技术详解
3. Locust工具在大模型集群性能测试中的应用与实践
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
今年是 DeepSeek-R1 系列模型深入千行百业，助力企业全面拥抱AI变革的关键一年！
在企业级场景下，采用模型集群方案至关重要，大模型推理是计算密集型任务，所以每个用户任务采用单线程处理，这就使推理性能和并发能力受到了限制。
并行模型与多线程
尽管每个单独的推理请求通常是单线程的，但 多模型并行处理 是一种常见的做法：
1、多进程或多实例部署：为了提升并发处理能力，很多大模型推理服务会使用多实例部署，或者通过分布式系统进行模型并行，每个实例服务一个请求。2、GPU 加速：通过使用多个 GPU 或 GPU 共享，多个请求可以同时处理。每个请求还是由一个模型实例单独处理，但不同的请求可以在不同的 GPU 上并行执行。为了高效地为多个用户提供服务，通常会引入 负载均衡，将用户请求分发到多个模型实例或多台服务器上：
- 水平扩展：多个模型实例并行工作，每个实例处理一个请求。
- GPU 优化：多个并发请求可以在不同的 GPU 上同时运行。
多GPU、多实例部署方案
1、一个Docker对应一个Ollama服务，一个Ollama服务对应一个DeepSeek-R1-32B量化模型。
2、一个Docker对应GPU
如果是2块GPU，理论上并发就是2个。
压测工具与压测方法
Locust 是一个强大的、易于使用的开源压测工具，它允许你编写 Python 脚本模拟大量并发用户进行压力测试。最棒的是，Locust 提供了一个直观的 Web UI，让你可以通过浏览器实时查看性能数据和调整测试参数。压测的第一步是编写一个 Locust 脚本，用于定义模拟用户的行为。假设你要测试一个 API 接口，/api/generate，该接口接收一个 JSON 请求并返回生成的内容。以下是一个简单的 Locust 脚本示例：from locust import HttpUser,task, betweenimport jsonclass LLMUser(HttpUser): wait_time = between(1, 2) # 每个用户请求的间隔时间 @task def generate_text(self): headers = {"Content-Type":"application/json"} data = { "model": "deepseek-r1:32b", "prompt": "简单介绍一下北京", "stream": True } self.client.post("/api/generate", headers=headers, json=data, timeout=60)locust -f locustfile.py --host http://192.168.1.10:8888
[2025-02-11 10:35:28,056] user/INFO/locust.main: Starting Locust 2.x.x[2025-02-11 10:35:28,057] user/INFO/locust.main: Starting web interface at http://127.0.0.1:8089
配置模拟的总用户数、每秒创建多少个用户，我们配置10个总用户，每秒创建2个用户，执行10分钟，点击“START”本次压测，我以最小高可用集群为例，2块GPU、2个模型实例，10个用户并发，压测10分钟，最终测压测结果RPS为0.4，未有失败记录，每个企业可以根据自身业务需要选择部署模型实例数。
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