llm-benchmark

leworkMIT更新放缓

对本地大模型服务做并发压力测试,自动跑多轮请求并生成性能报告,方便对比 Ollama、vLLM 等推理后端的吞吐和延迟表现。

LLM 并发性能测试工具,支持自动化压力测试和性能报告生成。

暂无版本295star52fork同步于 2026-11-07 07:28 UTC

怎么上手

由 README 提炼,执行前请确认
pip install -r requirements.txt
python run_benchmarks.py --llm_url "http://your-llm-server" --api_key "your-api-key" --model "your-model-name" --use_long_context
硬件要求按 README 说明

README 未说明,工具本身是客户端压测脚本,需自行准备可访问的 LLM 服务端

有 Docker 镜像
下载:源码 zip·GitHub Releases(安装包)本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

压测 LLM 服务并发性能并自动生成报告的 Python 工具

对本地大模型服务做并发压力测试,自动跑多轮请求并生成性能报告,方便对比 Ollama、vLLM 等推理后端的吞吐和延迟表现。

核心能力

  • 多阶段自动加压,并发从 1 逐步提升到 300
  • 支持短文本与长文本两种测试场景
  • 统计详细性能指标并生成可视化报告
  • 输出 JSON 便于二次分析或可视化
  • 支持流式响应测试与连接池管理

容易踩的坑

需先有一个可访问的 LLM 服务端,工具本身不部署模型;--model 默认 deepseek-r1,不填会按此模型名请求;Docker 运行时需挂载 $PWD/output 目录才能拿到报告

内容由模型根据 README 生成,可能不完整或不准确,以官方文档为准。看原文 README

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    README 原文

    未翻译

    LLM-Benchmark

    LLM 并发性能测试工具,支持自动化压力测试和性能报告生成。

    功能特点

    • 多阶段并发测试(从低并发逐步提升到高并发)
    • 自动化测试数据收集和分析
    • 详细的性能指标统计和可视化报告
    • 支持短文本和长文本测试场景
    • 灵活的配置选项
    • 生成 JSON 输出以便进一步分析或可视化

    项目结构

    llm-benchmark/
    ├── run_benchmarks.py     # 自动化测试脚本,执行多轮压测
    ├── llm_benchmark.py      # 核心并发测试实现
    ├── README.md            # 项目文档
    └── assets/              # 资源文件夹
    

    组件说明

    • run_benchmarks.py:

      • 执行多轮自动化压力测试
      • 自动调整并发配置(1-300 并发)
      • 收集和汇总测试数据
      • 生成美观的性能报告
    • llm_benchmark.py:

      • 实现核心并发测试逻辑
      • 管理并发请求和连接池
      • 收集详细性能指标
      • 支持流式响应测试

    使用方法

    安装依赖

    pip install -r requirements.txt
    

    运行全套性能测试:

    python run_benchmarks.py \
        --llm_url "http://your-llm-server" \
        --api_key "your-api-key" \
        --model "your-model-name" \
        --use_long_context
    

    运行单次并发测试:

    python llm_benchmark.py \
        --llm_url "http://your-llm-server" \
        --api_key "your-api-key" \
        --model "your-model-name" \
        --num_requests 100 \
        --concurrency 10
    

    docker方式运行

    构建镜像

    docker build -t llm-benchmark .
    

    如果不想构建,可直接拉取已存在的镜像

    # 拉取镜像
    docker pull samge/llm-benchmark
    
    # 镜像重命名
    docker tag samge/llm-benchmark llm-benchmark
    

    创建输出目录 - 保存测试报告

    mkdir -p $PWD/output
    

    运行全套性能测试

    docker run -it --rm -v $PWD/output:/app/output llm-benchmark \
    python run_benchmarks.py \
      --llm_url "http://your-llm-server" \
      --api_key "your-api-key" \
      --model "your-model-name" \
      --use_long_context
    

    运行单次并发测试

    docker run -it --rm -v $PWD/output:/app/output llm-benchmark \
    python llm_benchmark.py \
      --llm_url "http://your-llm-server" \
      --api_key "your-api-key" \
      --model "your-model-name" \
      --num_requests 100 \
      --concurrency 10
    

    命令行参数

    run_benchmarks.py 参数
    参数说明默认值
    --llm_urlLLM 服务器 URL必填
    --api_keyAPI 密钥选填
    --model模型名称deepseek-r1
    --use_long_context使用长文本测试模式False
    llm_benchmark.py 参数
    参数说明默认值
    --llm_urlLLM 服务器 URL必填
    --api_keyAPI 密钥选填
    --model模型名称deepseek-r1
    --num_requests总请求数必填
    --concurrency并发数必填
    --output_tokens输出 token 数限制50
    --request_timeout请求超时时间(秒)60
    --output_format输出格式(json/line)line

    测试报告示例

    性能测试报告示例

    开源许可

    本项目采用 MIT License 开源协议。