# LLM 性能测试工具

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。

## 功能特性

- **API 配置管理**: 支持配置多个 LLM API 端点（如 Ollama、OpenAI、Azure 等）
- **模型配置**: 设置模型名称、温度、最大 token 数等参数
- **测试用例管理**: 创建、编辑、删除自定义测试用例
- **性能测试**:
  - 支持串行和并发测试
  - 可配置迭代次数
  - 支持流式和非流式模式
- **性能指标**:
  - **TTFT** (Time To First Token): 首 token 响应时间（毫秒）
  - **TPS** (Tokens Per Second): 每秒生成 token 数
  - 总响应时间
  - 输入/输出 token 数量
- **可视化图表**: 使用 Chart.js 生成直观的性能对比图表
- **历史记录**: 保存测试结果，支持查看和对比

## 快速开始

### 1. 克隆仓库

```bash
git clone http://47.253.94.217:3000/zxu/llm_perf_test.git
cd llm_perf_test
```

### 2. 安装依赖

```bash
# Python 3.7+
pip install -r requirements.txt

# Python 3.6
pip install flask==1.1.4 requests==2.27.1
```

### 3. 运行应用

```bash
python3 app.py
```

应用将在 http://localhost:8001 启动

### 4. 一键部署

```bash
chmod +x deploy.sh
./deploy.sh
```

部署脚本会：
- 安装依赖
- 创建 systemd 服务
- 启动并启用服务
- 部署到 8001 端口

## 使用方法

### 配置 API

1. 打开网页界面 http://localhost:8001
2. 在"API 配置"标签页中设置：
   - API Base URL: 如 `http://localhost:11434/v1` (Ollama)
   - API Key: 如果需要身份验证
   - 模型名称: 如 `qwen2.5:latest`
3. 点击"验证连接"测试配置是否正确

### 管理测试用例

在"测试用例"标签页中：
- 添加新的测试用例（名称、提示词、期望长度）
- 编辑现有测试用例
- 删除不需要的测试用例
- 选择要运行的测试用例

### 运行测试

在"性能测试"标签页中：
1. 选择测试用例
2. 配置测试参数：
   - 迭代次数：每个测试用例运行多少次
   - 并发数：同时运行的请求数
   - 流式模式：是否使用流式 API 调用
3. 点击"开始测试"
4. 等待测试完成，查看结果

### 查看结果

- 实时查看 TTFT、TPS 等指标
- 查看成功率统计
- 导出详细的测试报告
- 在历史记录中对比不同测试结果

## API 兼容性

本工具兼容以下 LLM API 格式：

- **Ollama**: `http://localhost:11434/v1`
- **OpenAI**: `https://api.openai.com/v1`
- **Azure OpenAI**: `https://{resource}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment}`
- **其他兼容 OpenAI API 的服务**

## 性能指标说明

| 指标 | 说明 | 单位 |
|------|------|------|
| TTFT | Time To First Token，从发送请求到收到第一个 token 的时间 | 毫秒 (ms) |
| TPS | Tokens Per Second，模型生成 token 的速度 | tokens/秒 |
| Total Time | 完整请求的响应时间 | 秒 (s) |
| Success Rate | 成功请求的比例 | % |

## 文件结构

```
llm_perf_test/
├── app.py              # Flask 应用主程序
├── deploy.sh           # 部署脚本
├── requirements.txt    # Python 依赖
├── README.md          # 使用说明
├── templates/
│   └── index.html     # 前端页面
└── data/              # 数据存储目录
    ├── config.json    # API 配置
    ├── test_cases.json # 测试用例
    └── results.json   # 测试结果
```

## 系统要求

- Python 3.6+
- 内存: 至少 512MB
- 磁盘: 至少 100MB 可用空间

## 服务管理

```bash
# 查看状态
sudo systemctl status llm_perf_test

# 查看日志
sudo journalctl -u llm_perf_test -f

# 停止服务
sudo systemctl stop llm_perf_test

# 重启服务
sudo systemctl restart llm_perf_test

# 禁用开机启动
sudo systemctl disable llm_perf_test
```

## 访问地址

- 本地: http://localhost:8001
- 局域网: http://<服务器IP>:8001

## 许可证

MIT License