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176
README.md
176
README.md
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@ -1,115 +1,165 @@
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# LLM 性能测试工具
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一个用于测试本地和云端大模型性能的网页应用，兼容 OpenAI API 格式。
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一个用于本地和云端大模型性能测试的网页应用，兼容 OpenAI API 格式。
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## 功能特性
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- 🔧 **API 配置管理**：支持配置多个 LLM API 端点
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- 🤖 **模型配置**：管理不同模型的参数设置
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- 📝 **测试用例管理**：创建、编辑、导入/导出测试用例
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- ⚙️ **测试配置**：自定义并发数、请求次数等参数
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- 📊 **可视化图表**：实时显示 TTFT、TPS、延迟等指标
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- 📈 **历史记录**：保存和对比多次测试结果
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- 🌐 **OpenAI API 兼容**：支持任何兼容 OpenAI API 的模型服务
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## 性能指标
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- **TTFT (Time To First Token)**：首 token 响应时间
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- **TPS (Tokens Per Second)**：每秒生成 token 数
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- **总延迟**：完整响应时间
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- **吞吐量**：每分钟请求数
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- **API 配置管理**: 支持配置多个 LLM API 端点（如 Ollama、OpenAI、Azure 等）
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- **模型配置**: 设置模型名称、温度、最大 token 数等参数
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- **测试用例管理**: 创建、编辑、删除自定义测试用例
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- **性能测试**:
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- 支持串行和并发测试
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- 可配置迭代次数
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- 支持流式和非流式模式
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- **性能指标**:
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- **TTFT** (Time To First Token): 首 token 响应时间（毫秒）
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- **TPS** (Tokens Per Second): 每秒生成 token 数
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- 总响应时间
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- 输入/输出 token 数量
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- **可视化图表**: 使用 Chart.js 生成直观的性能对比图表
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- **历史记录**: 保存测试结果，支持查看和对比
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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### 1. 克隆仓库
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```bash
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git clone http://47.253.94.217:3000/zxu/llm_perf_test.git
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cd llm_perf_test
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```
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### 2. 安装依赖
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```bash
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# Python 3.7+
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pip install -r requirements.txt
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# Python 3.6
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pip install flask==1.1.4 requests==2.27.1
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```
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### 2. 启动应用
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### 3. 运行应用
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```bash
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python app.py
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python3 app.py
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```
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或部署到生产环境：
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应用将在 http://localhost:8001 启动
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### 4. 一键部署
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```bash
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chmod +x deploy.sh
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./deploy.sh
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```
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### 3. 访问应用
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部署脚本会：
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- 安装依赖
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- 创建 systemd 服务
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- 启动并启用服务
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- 部署到 8001 端口
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打开浏览器访问 http://localhost:8001
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## 使用说明
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## 使用方法
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### 配置 API
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1. 点击"API 配置"标签
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2. 添加新的 API 配置：
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- 名称：自定义标识
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- Base URL：API 端点地址（如 http://localhost:11434/v1）
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- API Key：认证密钥
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### 配置模型
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1. 点击"模型配置"标签
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2. 添加模型配置：
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- 选择对应的 API 配置
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- 输入模型名称
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- 设置温度、最大 token 数等参数
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1. 打开网页界面 http://localhost:8001
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2. 在"API 配置"标签页中设置：
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- API Base URL: 如 `http://localhost:11434/v1` (Ollama)
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- API Key: 如果需要身份验证
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- 模型名称: 如 `qwen2.5:latest`
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3. 点击"验证连接"测试配置是否正确
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### 管理测试用例
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1. 点击"测试用例"标签
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2. 添加测试提示词
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3. 支持批量导入/导出 JSON 格式
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在"测试用例"标签页中：
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- 添加新的测试用例（名称、提示词、期望长度）
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- 编辑现有测试用例
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- 删除不需要的测试用例
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- 选择要运行的测试用例
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### 运行测试
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1. 点击"性能测试"标签
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2. 选择要测试的模型
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3. 选择测试用例
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4. 设置并发数和请求次数
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5. 点击"开始测试"
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在"性能测试"标签页中：
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1. 选择测试用例
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2. 配置测试参数：
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- 迭代次数：每个测试用例运行多少次
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- 并发数：同时运行的请求数
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- 流式模式：是否使用流式 API 调用
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3. 点击"开始测试"
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4. 等待测试完成，查看结果
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### 查看结果
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- 实时查看 TTFT、TPS 等指标
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- 查看详细的响应数据
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- 导出结果为 JSON 格式
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- 查看成功率统计
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- 导出详细的测试报告
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- 在历史记录中对比不同测试结果
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## API 兼容性
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本工具兼容任何实现 OpenAI API 格式的服务：
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本工具兼容以下 LLM API 格式：
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- OpenAI GPT 系列
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- Ollama (本地模型)
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- vLLM
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- text-generation-inference
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- 其他兼容服务
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- **Ollama**: `http://localhost:11434/v1`
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- **OpenAI**: `https://api.openai.com/v1`
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||||
- **Azure OpenAI**: `https://{resource}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment}`
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||||
- **其他兼容 OpenAI API 的服务**
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## 项目结构
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## 性能指标说明
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| 指标 | 说明 | 单位 |
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|------|------|------|
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| TTFT | Time To First Token，从发送请求到收到第一个 token 的时间 | 毫秒 (ms) |
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| TPS | Tokens Per Second，模型生成 token 的速度 | tokens/秒 |
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| Total Time | 完整请求的响应时间 | 秒 (s) |
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| Success Rate | 成功请求的比例 | % |
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## 文件结构
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```
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llm_perf_test/
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├── app.py # Flask 主应用
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├── app.py # Flask 应用主程序
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├── deploy.sh # 部署脚本
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├── requirements.txt # Python 依赖
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├── deploy.sh # 部署脚本
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├── README.md # 使用说明
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└── templates/
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└── index.html # 前端页面
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├── templates/
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│ └── index.html # 前端页面
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└── data/ # 数据存储目录
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├── config.json # API 配置
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├── test_cases.json # 测试用例
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└── results.json # 测试结果
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```
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## 技术栈
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## 系统要求
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- **后端**: Python + Flask
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- **前端**: HTML + JavaScript + Chart.js
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- **UI**: Tailwind CSS
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- **数据存储**: SQLite (JSON 文件)
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- Python 3.6+
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- 内存: 至少 512MB
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- 磁盘: 至少 100MB 可用空间
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## License
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## 服务管理
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```bash
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# 查看状态
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sudo systemctl status llm_perf_test
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# 查看日志
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sudo journalctl -u llm_perf_test -f
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# 停止服务
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sudo systemctl stop llm_perf_test
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# 重启服务
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sudo systemctl restart llm_perf_test
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# 禁用开机启动
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sudo systemctl disable llm_perf_test
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```
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## 访问地址
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- 本地: http://localhost:8001
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- 局域网: http://<服务器IP>:8001
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## 许可证
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MIT License
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