课程定位

同一个大模型在单人试用时响应很快，上班后多人同时提交资料却开始排队。真正影响使用体验的，可能是输入突然变长、输出偏多，也可能是计算资源被其他业务占用。本专题围绕大模型部署和硬件适配，把压测、指标解释与服务边界连起来。学员可以练习把模型表现转成一份便于研发、运维和业务共同复核的容量记录。

课程内容与学习重点

一、从实际任务描述构造请求组合

把应用中的工作请求按输入长度、预计输出量和是否要求尽快响应拆开。可选短问答、较长文档和集中批量任务三组，每组说明一天里最可能出现的高峰。把平稳到达和短时扎堆分别写入测试计划，同时说明测的是同一模型版本和相同设置。训练用例可使用公开或自制文本，重点是长度与到达规律接近目标业务。

二、按场景读延迟、吞吐与显存

测试结果可以同时记下首个响应出现的时间、任务完成时间、单位时间完成量和显存峰值。观察平均表现和最慢的一批请求为什么不一样。对照同一组请求的排队时间和生成时间，找出最先发生变化的环节。两种配置出现同样的平均耗时，也可以对比长任务是否挤压短请求、是否出现超时或明显波动。练习每次只改变少量设置，并写出相应约束。

三、形成峰值方案与复验记录

把业务允许等待的时间写成可核对的条件，再依据测试划分正常受理、排队和暂缓三个区域。遇到配置变更、任务变长或模型升级时，使用相同样本重跑基准。需要降级时，先用测试环境验证提示、排队及恢复流程，记录恢复前后的实际表现。最后把模型版本、运行环境、请求组成、显存峰值和还未覆盖的场景填进复验单。

可设计早间员工查询与资料处理叠加的模拟任务。同样总请求数，一组均匀送入，另一组在短时集中到达。分别观察短问题和长文档是否相互影响，挑出一次可重复出现的峰值，再说明生产规模、模型和硬件改变后哪些指标需要重测。小组讨论时让业务负责人从记录里指出可接受等待时间，而由技术组解释可以采用的降级路径。

适合人群

适合开发、运维、数字化项目和应用交付人员。参与过小规模模型试点的学习者可以带来已脱敏的请求类别、长度分布或业务高峰描述。

开课与报名咨询

单项开课时间、地点、学制和费用详询。咨询时可说明使用的部署方式、关注的应用规模和目前的性能问题。

需要已有大规模算力吗？可先用课堂样本建立指标记录方法，再按企业测试条件扩大规模。

对比时只看同一台机器的响应速度可以吗？还要把请求结构、模型版本和测试设置一起记录，才能判断差异能否复现。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。