对DeepSeek进行压力测试可按以下步骤进行：

• 选择压力测试工具：
  • Locust：开源压测工具，可编写Python脚本模拟大量并发用户。通过pip install locust安装，然后编写脚本定义用户行为，如模拟对DeepSeek的API接口发送请求，最后可通过Web UI实时查看性能数据。
  • WRK：轻量级HTTP压测工具。在Linux系统中可通过apt install wrk安装，需编写Lua脚本设置请求参数，如请求体、头部信息等，然后执行命令进行压测，能获取平均延迟、QPS等数据。
  • LLMPerf：专门针对大模型设计的性能测试工具，可测试不同输入长度下的单并发性能以及不同并发数下的性能表现，通过运行相关Python脚本指定模型、输入输出tokens数量、并发请求数等参数来进行测试。
  • EvalScope：适合模拟真实用户请求，可从低并发逐步提高到高并发进行测试。通过命令行指定并发数、模型地址、最大最小tokens数等参数，能更接近真实场景地评估DeepSeek性能。
  • LLM - Benchmark：专为大语言模型设计的并发性能测试工具，支持从低并发到高并发的多阶段压力测试，可自动采集响应时间、吞吐量、错误率等数据，并生成性能报告。通过运行run_benchmarks.py脚本可自动完成多轮不同并发量的压力测试，也可使用llm_benchmark.py针对特定并发量进行单轮测试。
• 设计压力测试方案：
  • 构建渐进式压力测试：逐步增加并发请求数，可从10QPS开始，逐步提升至500QPS，同时增加文本复杂度，将单请求tokens从1000扩展至4096，以验证系统稳定性。
  • 设置测试场景：可参考实际使用场景进行测试，如测试问答对话场景，模拟用户直接提问，看模型的响应情况；或测试模拟RAG场景，结合外部知识库检索，验证模型动态生成答案的性能。
• 确定性能指标：重点监测GPU显存占用率，建议保持在85%以下；关注推理延迟分布，P99延迟应小于1500ms；还要注意错误率，需低于0.3%。同时，记录首Token响应时间、平均推理速度（tokens/sec）及生成用例的代码通过率等，建立性能基线。
• 执行压力测试并分析结果：运行选择的压测工具，按照设计好的方案进行测试，在测试过程中，持续监控系统资源使用情况和各项性能指标。测试结束后，根据工具生成的报告或收集的数据，分析DeepSeek在不同压力下的性能表现，找出性能瓶颈或存在的问题，为优化和实际应用提供参考。