通义千问3-Reranker-0.6B实操手册：多线程并发请求压力测试方法

通义千问3-Reranker-0.6B实操手册：多线程并发请求压力测试方法

1. 为什么需要做压力测试？

你刚部署好Qwen3-Reranker-0.6B，Web界面点几下都挺快——但真实业务场景可不是单人点点鼠标。
比如你的RAG系统每秒要处理20个用户并发提问，每个请求带5个候选文档；又或者搜索中台每天要批量重排上万条结果。这时候光看单次响应时间没用，得知道模型服务在高并发下稳不稳、快不快、会不会崩。

这篇文章不讲理论，不堆参数，就带你用最贴近生产环境的方式，实打实测出Qwen3-Reranker-0.6B的真实承压能力：
怎么写一个能模拟真实流量的多线程请求脚本
怎么监控GPU显存、CPU占用、响应延迟这些关键指标
怎么识别瓶颈是模型推理慢、还是网络IO卡、或是Python线程调度拖后腿
怎么根据测试结果调出最适合你业务的并发数和批处理大小

全程基于CSDN星图镜像已预装环境操作，无需重新下载模型、不用配环境，复制粘贴就能跑。

2. 模型与镜像基础再确认

2.1 Qwen3-Reranker-0.6B到底是什么？

它不是生成模型，也不是对话模型，而是一个专注“打分”的裁判型模型。
你给它一个查询（query）和一段候选文本（document），它只干一件事：输出一个0到1之间的数字——这个数字越接近1，说明这段文本和你的问题越相关。

它不编答案，不写摘要，就老老实实算相关性。这种“专一”让它轻快：0.6B参数量，FP16精度下，单次推理在A10 GPU上平均只要300ms左右。

2.2 镜像已为你准备好什么？

你拿到的CSDN星图镜像不是裸模型，而是一整套开箱即用的服务：

• 模型已加载：1.2GB的Qwen3-Reranker-0.6B权重文件放在/opt/qwen3-reranker/model/，启动即载入显存
• 服务已托管：用Supervisor管理，supervisorctl status就能看到qwen3-reranker正在运行
• 接口已暴露：Gradio Web界面监听7860端口，同时默认也开放了RESTful API（后面会用到）
• 日志已归集：所有推理日志、错误信息都写进/root/workspace/qwen3-reranker.log，排查问题不用翻满屏输出

你不需要碰transformers底层代码，也不用写Flask服务——压力测试的对象，就是这个已经跑起来的、真实的、带GPU加速的服务进程。

3. 多线程压力测试实战：从零写一个可运行脚本

3.1 先搞清API怎么调（比Web界面更直接）

Gradio界面方便调试，但压力测试必须走程序化接口。镜像默认启用了Gradio的share=False模式，所以不能用公开链接，但本地可直接调它的FastAPI后端。

打开终端，执行这条命令，就能看到API文档：

curl -s http://localhost:7860/docs | head -20

你会发现它提供了一个POST /rerank接口，接收JSON格式的请求体，结构如下：

{ "query": "什么是深度学习？", "documents": ["深度学习是机器学习的子领域", "Python是一种编程语言", "神经网络是深度学习的基础"], "instruction": "Given a query, retrieve relevant passages" }

返回也是JSON，包含scores数组和ranked_documents列表。

注意：这个API是同步阻塞式，一次请求处理完才返回。所以多线程测的，就是它在并发下的排队、调度、GPU资源争抢表现。

3.2 写一个真正有用的压测脚本（附完整可运行代码）

下面这个脚本不玩虚的：支持自定义线程数、请求次数、文档数量，自动统计P90延迟、错误率、吞吐量，并把结果导出为CSV方便画图。

# save as stress_test.py import time import json import threading import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from collections import defaultdict import csv # 配置项 —— 你只需要改这里 API_URL = "http://localhost:7860/rerank" NUM_THREADS = 8 # 并发线程数 TOTAL_REQUESTS = 100 # 总请求数 DOCS_PER_REQ = 5 # 每次请求带几个候选文档 # 测试数据（模拟真实场景） QUERY_LIST = [ "如何理解Transformer架构？", "推荐几本入门Python的书", "北京今天天气怎么样？", "锂电池和钠电池哪个更适合储能？", "解释一下贝叶斯定理" ] DOC_TEMPLATES = [ "{}是人工智能的核心技术之一", "关于{}，学术界存在多种不同观点", "在实际工程中，{}常被用于解决分类问题", "{}最早由Google在2017年提出", "学习{}需要掌握线性代数和概率论基础" ] def make_request(idx): """构造并发送单次请求""" query = QUERY_LIST[idx % len(QUERY_LIST)] docs = [t.format(query) for t in DOC_TEMPLATES[:DOCS_PER_REQ]] payload = { "query": query, "documents": docs, "instruction": "Given a query, retrieve relevant passages" } start_time = time.time() try: resp = requests.post(API_URL, json=payload, timeout=30) end_time = time.time() if resp.status_code == 200: data = resp.json() latency_ms = (end_time - start_time) * 1000 return { "status": "success", "latency_ms": round(latency_ms, 2), "score_count": len(data.get("scores", [])) } else: return {"status": "error", "code": resp.status_code, "latency_ms": 0} except Exception as e: end_time = time.time() return { "status": "exception", "error": str(e), "latency_ms": round((end_time - start_time) * 1000, 2) } def run_stress_test(): print(f" 开始压力测试：{NUM_THREADS}线程，共{TOTAL_REQUESTS}次请求，每次{DOCS_PER_REQ}个文档") print("-" * 80) results = [] start_all = time.time() with ThreadPoolExecutor(max_workers=NUM_THREADS) as executor: # 提交所有任务 future_to_idx = {executor.submit(make_request, i): i for i in range(TOTAL_REQUESTS)} # 收集结果 for future in as_completed(future_to_idx): result = future.result() results.append(result) total_time = time.time() - start_all # 统计分析 success_results = [r for r in results if r["status"] == "success"] error_results = [r for r in results if r["status"] != "success"] if success_results: latencies = [r["latency_ms"] for r in success_results] latencies.sort() p50 = latencies[len(latencies)//2] p90 = latencies[int(len(latencies)*0.9)] avg = sum(latencies) / len(latencies) print(f" 成功请求数：{len(success_results)}/{TOTAL_REQUESTS} ({len(success_results)/TOTAL_REQUESTS*100:.1f}%)") print(f"⏱ 平均延迟：{avg:.2f}ms | P50：{p50:.2f}ms | P90：{p90:.2f}ms") print(f" 吞吐量：{TOTAL_REQUESTS/total_time:.2f} req/s") print(f" 错误请求数：{len(error_results)}（{[r['status'] for r in error_results]}）") else: print(" 全部请求失败，请检查服务是否运行：supervisorctl status") # 导出详细结果到CSV with open("stress_test_report.csv", "w", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["status", "latency_ms", "score_count", "error"]) writer.writeheader() for r in results: writer.writerow({ "status": r["status"], "latency_ms": r.get("latency_ms", 0), "score_count": r.get("score_count", 0), "error": r.get("error", "") }) print(" 详细报告已保存至 stress_test_report.csv") if __name__ == "__main__": run_stress_test()

3.3 怎么运行？三步到位

1. 把上面代码保存为stress_test.py（直接复制进镜像里的任意目录，比如/root/）
2. 确保服务在运行：

   supervisorctl status # 应看到 qwen3-reranker RUNNING

3. 安装依赖并运行：

   pip install requests python stress_test.py

第一次运行建议用小参数：NUM_THREADS=2,TOTAL_REQUESTS=20，确认流程通了再放大。

4. 关键指标怎么看？别被表面数字骗了

压测不是跑出一个“平均延迟320ms”就完事。真实瓶颈往往藏在细节里。以下是你要盯紧的4个核心指标，以及它们说明了什么：

4.1 P90延迟（而非平均延迟）

• 平均延迟320ms，但P90是1200ms→ 说明10%的请求非常慢，可能是GPU显存不足触发了swap，或Python GIL锁住了某个线程
• 对策：用nvidia-smi实时观察显存占用，如果接近100%，说明需要降低DOCS_PER_REQ或减少并发数

4.2 错误类型分布

• 如果全是Connection refused→ 服务根本没起来，检查supervisorctl status
• 如果全是timeout（超时）→ 不是模型慢，是请求排队太久，说明线程数远超服务处理能力
• 如果混着500 Internal Server Error→ 模型推理出错，大概率是输入文本超长（单文档超8192 tokens），需加长度校验

4.3 吞吐量拐点

多试几组并发数（4/8/16/32），画个“并发数 vs 吞吐量”折线图。你会发现：

• 并发4→8：吞吐量几乎线性上升
• 并发16→32：吞吐量增长变缓，甚至持平
• 这个拐点就是你的服务最优并发窗口，超过它，加线程反而降低效率

4.4 日志里的隐性线索

别只看stress_test.py的输出，同时开一个终端盯日志：

tail -f /root/workspace/qwen3-reranker.log

重点关注：

• CUDA out of memory→ 显存爆了，必须降并发或减文档数
• tokenization耗时特别长 → 输入文本含大量特殊符号，预处理拖慢整体
• 连续出现INFO: 127.0.0.1:xxxx - "POST /rerank HTTP/1.1" 200 OK→ 一切正常
• 突然断掉几行 → 可能是OOM被系统kill，查dmesg | tail

5. 实战调优：让Qwen3-Reranker-0.6B跑得更稳更快

压测不是为了证明它不行，而是为了知道它在哪种配置下最舒服。以下是基于真实测试验证过的调优建议：

5.1 文档批次大小（Documents per Request）怎么设？

结论：对在线服务，5个文档/请求是黄金平衡点——延迟可控、显存友好、吞吐量高。

5.2 并发线程数（Threads）设置口诀

• A10 GPU（24GB显存）：最大稳定并发 ≈显存可用量(GB) / 0.6→ 约30~35线程
• 但别直接拉满：留20%余量应对流量尖峰，建议生产环境用20~24线程
• 验证方法：跑NUM_THREADS=24时，nvidia-smi显示显存占用在75%~85%之间，且P90延迟<600ms，就是理想状态

5.3 预热很重要：别让第一个用户当小白鼠

模型首次推理会触发CUDA kernel编译，可能卡住2~3秒。在服务启动后，加一段预热逻辑：

# 在supervisor配置里，启动后自动预热 command=/bin/bash -c 'supervisorctl start qwen3-reranker && sleep 10 && curl -X POST http://localhost:7860/rerank -H "Content-Type: application/json" -d "{\"query\":\"test\",\"documents\":[\"test\"],\"instruction\":\"test\"}"'

或者在你的压测脚本开头，先发3次预热请求。

6. 常见问题现场解决

6.1 “压测时GPU显存暴涨然后服务崩了”

这是最常见问题。根本原因：PyTorch默认不释放中间缓存。
解法：在模型加载后加一行强制缓存清理：

# 在你的服务启动脚本里（比如app.py），model加载完后加： torch.cuda.empty_cache()

再配合前面说的“控制每批文档数”，显存就能稳住。

6.2 “并发一上去，延迟飙升，但GPU利用率只有30%”

这说明瓶颈不在GPU，而在CPU或Python线程调度。
检查步骤：

1. htop看CPU使用率，如果某核100% → 是Python单线程瓶颈
2. netstat -an | grep :7860 | wc -l看连接数，如果超1000 → Gradio默认异步worker不够
3. 终极解法：改用Uvicorn部署，替换Gradio内置server：

   pip install uvicorn uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --workers 4 --reload

6.3 “测试结果波动大，两次同样配置，P90差一倍”

大概率是系统其他进程在抢资源。
保真做法：

• 关闭Jupyter Lab（pkill -f jupyter）
• 清空GPU缓存：nvidia-smi --gpu-reset -i 0（谨慎，会中断所有GPU任务）
• 用taskset绑定CPU核心，避免调度抖动：

  taskset -c 0-3 python stress_test.py

7. 总结：你的Qwen3-Reranker-0.6B服务健康度 checklist

别记一堆参数，记住这5条，每次上线前快速过一遍：

• 服务活着吗？supervisorctl status→ 必须是RUNNING
• GPU显存够吗？nvidia-smi→ 空闲显存 ≥ 3GB（A10）
• 单次请求快吗？Web界面输个简单例子，响应<500ms
• 并发扛得住吗？用本文脚本跑NUM_THREADS=16，P90<600ms，错误率0%
• 日志干净吗？tail -20 /root/workspace/qwen3-reranker.log→ 无ERROR或CUDA OOM

做到这五点，你部署的就不是一个玩具模型，而是一个可交付、可监控、可运维的生产级重排序服务。

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