企业官网建设流程全解析

1. 什么是 Praka API 算力站？它真能替代传统云服务吗？

“Praka API 算力站”这个名称一出现，很多刚接触 AI 工程落地的朋友第一反应是：又一个新冒出来的 API 平台？是不是和 OpenRouter、Fireworks、Together.ai 那类聚合接口差不多？其实不是。它背后指向的是一套可自主部署、按需调度、硬件感知强、成本结构透明的本地化 AI 算力基础设施方案——不是 SaaS 服务，也不是纯 SDK 工具包，而是一个面向中小团队与独立开发者的轻量级算力编排系统。

我从去年底开始在三个不同规模的项目里实测 Praka API（注意：不是“Praka.ai”官网产品，而是其开源核心模块praka-core+praka-router的组合部署形态），覆盖了从单卡 RTX 4090 小型推理服务，到 4 卡 A100 集群上的 LoRA 微调任务调度，再到边缘端 Jetson AGX Orin 上的模型蒸馏 pipeline 编排。整个过程没有对接任何公有云账号，所有 token、key、模型权重、日志、监控指标全部落在自己服务器上。这恰恰是它和主流 API 服务商最本质的区别：你不是在调用一个远程函数，而是在管理一组你完全掌控的计算单元。

关键词“算力站”不是营销话术，它对应着一套物理-逻辑双层抽象：物理层指你手头真实的 GPU 服务器（哪怕只有一台）、NPU 设备或 CPU 节点；逻辑层则是 Praka 提供的统一资源注册、模型加载沙箱、请求路由策略、QoS 限流、健康探针与自动故障转移机制。它不强制你用 Kubernetes，也不要求你先学 Helm Chart；一个docker-compose up -d启动后，通过 Web UI 或 CLI 就能完成设备纳管、模型上传、API Key 分发、流量灰度发布——整个流程我带实习生 2 小时内就能跑通。

适合谁用？不是大厂 MLOps 团队（他们已有成熟平台），而是三类人：

• AI 应用创业者：需要快速验证多模型对比效果，又不想为每轮测试支付 $300+ 的 GPT-4 Turbo 调用费；
• 高校实验室：GPU 机房有闲置卡但缺乏统一调度能力，学生各自搭环境导致 CUDA 版本冲突频发；
• ToB 解决方案商：给客户部署私有化 AI 功能时，需把模型、算力、权限、审计日志全部闭环在客户内网。

它解决的不是“有没有 API”的问题，而是“如何让有限的几块显卡持续高效、安全、可追溯地跑满 85% 以上利用率”的问题。这才是“高性价比”的真实含义：不是单价便宜，而是单位算力产出的有效推理请求数、单位时间内的模型迭代轮次、单位人力投入的运维复杂度这三个维度的综合优化。

2. 核心设计思路：为什么放弃 K8s 和 Triton，选择自研轻量调度层？

Praka API 算力站最常被问的问题是：“你们没用 Triton Inference Server？也没上 K8s？不怕扩展性差？”——这恰恰是它设计哲学的起点。我们拆解一下主流方案的隐性成本：

Praka 的破局点很务实：承认中小团队没有 SRE，就干脆不设计需要 SRE 的系统。它的核心调度层叫praka-router，本质是一个带状态的反向代理 + 轻量资源协调器，不持久化元数据（状态全存在内存），不依赖外部数据库（配置文件 YAML + 环境变量驱动），所有决策基于实时采集的 GPU 显存占用率、CUDA stream 占用数、NVML 温度阈值这三项硬指标。

举个具体例子：当一台 4 卡 A100 服务器注册进算力站后，praka-router会每 3 秒执行一次nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.total,memory.used,temperature.gpu --format=csv,noheader,nounits，解析出每张卡的实时负载。如果某卡显存使用率 < 15% 且温度 < 65℃，它就会主动触发praka-loader模块，从预设的模型仓库（支持 HuggingFace Hub / 本地路径 / S3 兼容存储）拉取一个待部署模型镜像（Docker），并启动一个隔离容器——这个容器只绑定该卡，显存限制精确到 MB 级（通过--gpus device=0 --memory=12g实现），且启动后立即执行python -c "import torch; print(torch.cuda.memory_allocated())"校验实际占用，偏差 > 5% 则标记为“部署失败”并告警。

这种设计牺牲了 K8s 的声明式抽象能力，换来的是：

• 部署延迟从分钟级降到秒级（实测平均 4.2 秒完成模型加载）；
• GPU 利用率提升 37%（避免 Triton 因预留显存导致的“伪空闲”）；
• 故障恢复时间 < 8 秒（praka-router检测到卡异常后，自动将流量切至同集群其他卡，无需人工介入）。

它不追求“无限水平扩展”，而是把“单节点极致稳定”做到 99.95% SLA——因为对绝大多数中小团队而言，80% 的业务瓶颈不在集群规模，而在单机资源浪费与故障响应速度。这个判断来自我们跟踪的 63 个真实用户部署案例：其中 51 个集群节点数 ≤ 3，最大单节点 GPU 数为 8 卡，92% 的故障源于单卡过热或显存泄漏，而非网络分区或 etcd 崩溃。

3. 核心模块拆解：从零搭建一个可用的算力站要几步？

Praka API 算力站由四个核心模块构成，它们之间通过 Unix Socket + HTTP/2 通信，全部采用 Rust 编写（praka-core）与 Go 编写（praka-router,praka-loader,praka-ui），二进制体积小、内存占用低、无 GC 暂停。下面我以一台 Ubuntu 22.04 + RTX 4090（24GB）的物理机为例，完整还原从裸机到可提供/v1/chat/completions接口的全过程，所有命令均可直接复制执行（已适配 CUDA 12.2 + Driver 535）。

3.1 环境准备：绕过最坑的 CUDA 版本陷阱

很多人卡在第一步：nvidia-smi能看到卡，但torch.cuda.is_available()返回 False。这不是 Praka 的问题，而是 NVIDIA 驱动与 CUDA Toolkit 的版本错配。RTX 4090 必须用Driver ≥ 525.60.13 + CUDA 12.1/12.2，而 Ubuntu 22.04 默认源里的nvidia-driver-525是 525.60.11，差两个 patch 就会导致 cuBLAS 初始化失败。

正确操作顺序：

# 1. 卸载所有 nvidia-* 包（包括 ubuntu-drivers autoinstall 的） sudo apt purge nvidia-* sudo apt autoremove # 2. 从 NVIDIA 官网下载驱动（注意选 .run 文件，不是 .deb） wget https://us.download.nvidia.com/tesla/535.104.05/NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run --no-opengl-files --no-x-check # 3. 安装 CUDA Toolkit 12.2（必须用 runfile，apt 源版本太旧） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run --silent --toolkit --override # 4. 验证（关键！） nvidia-smi # 应显示 Driver Version: 535.104.05 nvcc -V # 应显示 release 12.2, V12.2.127 python3 -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" # 输出 2.1.0 True

提示：如果nvcc -V报错 “command not found”，说明 PATH 没生效，执行echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc。这是新手踩坑率最高的环节，我见过 7 个团队在此卡超过 2 天。

3.2 部署 praka-core：真正的“算力中枢”

praka-core是整个系统的状态中心，它不处理请求，只维护三张内存表：

• devices: 记录每张 GPU 的 UUID、显存总量、当前温度、PCIe 带宽占用；
• models: 记录已加载模型的 name、path、max_batch_size、context_length；
• sessions: 记录每个 API Key 对应的 quota、rate_limit、allowed_models。

部署只需两步：

# 下载最新 release（截至 2024-06，v0.8.3） wget https://github.com/praka-org/praka-core/releases/download/v0.8.3/praka-core-linux-amd64 chmod +x praka-core-linux-amd64 sudo mv praka-core-linux-amd64 /usr/local/bin/praka-core # 创建配置目录并生成默认 config.yaml sudo mkdir -p /etc/praka/core sudo praka-core init --config /etc/praka/core/config.yaml # 启动（systemd 服务） sudo tee /etc/systemd/system/praka-core.service << 'EOF' [Unit] Description=Praka Core Service After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/etc/praka/core ExecStart=/usr/local/bin/praka-core serve --config /etc/praka/core/config.yaml Restart=always RestartSec=10 [Install] WantedBy=multi-user.target EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable praka-core sudo systemctl start praka-core

启动后访问http://localhost:8080/health应返回{"status":"ok","timestamp":1718...}。此时praka-core已开始扫描/dev/nvidia*设备并上报基础指标，但还不能处理请求——它只是“大脑”，还没“手脚”。

3.3 部署 praka-router：让请求找到正确的 GPU

praka-router是流量入口，它监听:8000端口，接收标准 OpenAI 格式请求（如/v1/chat/completions），然后根据模型名、token 数、客户端 IP 哈希值，从praka-core获取当前最优 GPU 节点地址，再转发请求。它的路由策略支持三种模式：

• least-loaded: 选显存剩余最多 + 温度最低的卡（默认）；
• model-aware: 同一模型优先调度到已加载该模型的卡（减少冷启动）；
• zone-aware: 支持跨机房标签（如zone=beijing），满足合规要求。

部署命令：

wget https://github.com/praka-org/praka-router/releases/download/v0.8.3/praka-router-linux-amd64 chmod +x praka-router-linux-amd64 sudo mv praka-router-linux-amd64 /usr/local/bin/praka-router # 生成 router 配置（关键：指向 core 的地址） sudo tee /etc/praka/router/config.yaml << 'EOF' core_endpoint: "http://127.0.0.1:8080" listen_addr: ":8000" default_route_policy: "least-loaded" log_level: "info" EOF sudo tee /etc/systemd/system/praka-router.service << 'EOF' [Unit] Description=Praka Router Service After=praka-core.service [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/etc/praka/router ExecStart=/usr/local/bin/praka-router serve --config /etc/praka/router/config.yaml Restart=always RestartSec=5 [Install] WantedBy=multi-user.target EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable praka-router sudo systemctl start praka-router

此时curl http://localhost:8000/health应返回{"status":"ok","upstreams":[{"device_id":"GPU-xxx","load":0.12}]}，表示已成功连接 core 并发现 GPU。

3.4 加载第一个模型：Llama-3-8B-Instruct 的 3 分钟实战

现在我们让算力站真正跑起来。Praka 支持 HuggingFace 模型一键拉取，但要注意：它不下载整个 repo，只拉取model.safetensors+config.json+tokenizer.json三个必要文件，大幅节省磁盘与带宽。

执行以下命令（全程离线可操作，首次需联网）：

# 创建模型存储目录 sudo mkdir -p /var/lib/praka/models # 使用 praka-cli 加载模型（需先安装 CLI） curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/praka-org/praka-cli/main/install.sh | sh sudo mv praka /usr/local/bin/ # 加载 llama-3-8b-instruct（自动选择最优量化格式） sudo praka model load \ --name llama-3-8b-instruct \ --hf-id meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --quantize awq \ --gpu-id 0 \ --max-batch-size 8 \ --context-length 8192 \ --storage-path /var/lib/praka/models

这个命令背后发生了什么？

1. praka-cli向praka-core发送注册请求，core 返回 GPU-0 的当前状态；
2. praka-loader启动一个临时容器，执行huggingface-hub download，但只下载指定文件（通过--include参数过滤）；
3. 下载完成后，调用autoawq工具对模型进行 4-bit AWQ 量化（耗时约 90 秒）；
4. 量化后的模型保存到/var/lib/praka/models/llama-3-8b-instruct/，并通知praka-core更新models表；
5. praka-router检测到新模型注册，自动将其加入路由白名单。

验证是否成功：

curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "llama-3-8b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请用中文介绍你自己"}], "temperature": 0.7 }'

首次请求会有 2~3 秒冷启动（模型加载进显存），后续请求 P99 延迟稳定在 420ms±30ms（RTX 4090，batch_size=1）。你可以在praka-ui（稍后部署）中看到实时显存占用从 0MB 跳到 14.2GB，证明模型已真实加载。

3.5 部署 praka-ui：告别命令行，用图形界面管理算力

虽然命令行足够强大，但团队协作必须有可视化界面。praka-ui是一个静态 React 应用，不依赖 Node.js 运行时，所有逻辑在浏览器执行，后端只提供/api/*数据接口。

部署方式最简单：

# 下载预构建包（含所有依赖） wget https://github.com/praka-org/praka-ui/releases/download/v0.8.3/praka-ui-v0.8.3.tar.gz tar -xzf praka-ui-v0.8.3.tar.gz -C /var/www/html/ sudo chown -R www-data:www-data /var/www/html/praka-ui # 配置 Nginx 反向代理（避免跨域） sudo tee /etc/nginx/sites-available/praka-ui << 'EOF' server { listen 80; server_name _; root /var/www/html/praka-ui; index index.html; location /api/ { proxy_pass http://127.0.0.1:8080/; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } location / { try_files $uri $uri/ /index.html; } } EOF sudo ln -sf /etc/nginx/sites-available/praka-ui /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

打开浏览器访问http://your-server-ip，你会看到：

• 左侧导航栏：设备监控（实时温度曲线、显存热力图）、模型管理（启停/卸载/查看日志）、API Key 管理（按团队分组、设置 quota）；
• 中央工作区：OpenAI 兼容调试器（可直接输入 prompt 测试）、请求历史（按 status code 筛选）、错误日志（带 traceback 定位到具体 GPU ID）；
• 右上角：一键导出当前集群状态 JSON（用于灾备恢复）。

注意：praka-ui不存储任何敏感信息，所有 API Key 密钥均在浏览器内存中加密（Web Crypto API），提交时才用 TLS 传输。这是我坚持不用 Electron 或桌面客户端的原因——安全边界必须划在浏览器沙箱内。

4. 实操进阶：如何把算力站变成团队生产力引擎？

部署完成只是起点。真正体现“高性价比”的，是它如何融入日常研发流程。我在三个典型场景中做了深度定制，效果远超预期。

4.1 场景一：高校实验室的“模型共享池”实践

某高校 NLP 实验室有 6 台服务器（每台 2×A100），过去学生各自pip install transformers，结果因 PyTorch 版本差异导致同一模型在不同机器上输出不一致。引入 Praka 后，我们做了三件事：

1. 统一模型仓库：在 NAS 上建立/nas/models目录，所有模型按org/model-name/version/结构存放（如thudm/chatglm3-6b/v1.2/），praka-loader配置storage_type: nfs，所有节点挂载同一路径；
2. 强制模型签名：每次praka model load时，自动计算sha256(model.safetensors)并写入model-signature.txt，UI 界面显示该哈希值，学生提交论文时需附此签名，确保实验可复现；
3. 按学号分配 quota：为每个学生创建 API Key，绑定student-xxxgroup，设置daily_quota: 50000 tokens，超额后自动返回429 Too Many Requests，并在 Slack 机器人推送提醒。

效果：模型加载时间从平均 12 分钟（手动 pip + git lfs）降到 83 秒（AWQ 量化 + 内存映射加载）；实验报告复现成功率从 61% 提升至 99.2%；管理员每月节省 17 小时环境维护时间。

4.2 场景二：AI 创业公司的“多模型 AB 测试”流水线

我们帮一家法律科技公司搭建了合同审查助手，需同时对比 Llama-3-70B、Qwen2-72B、DeepSeek-V2 的准确率。传统方式是分别部署三个服务，写脚本轮询，但存在三大问题：

• 成本不可控（70B 模型单卡无法运行，需多卡，但测试时只用 10% 算力）；
• 数据一致性差（同一份合同文本经不同 tokenizer 处理后长度不同，影响上下文窗口）；
• 结果难归因（哪个模型在哪个 case 上出错？）。

Praka 的解法是：

• 动态模型切换：在praka-router配置中启用model_fallback，当主模型（如 Qwen2-72B）响应超时 > 5s，自动降级到备用模型（Llama-3-70B），所有请求带X-Request-IDheader，日志自动关联；
• 标准化预处理：在praka-router的preprocess_hook中注入 Python 脚本，对所有输入文本执行统一清洗（移除多余空格、标准化换行符、截断到 4096 tokens），确保各模型输入完全一致；
• 结果聚合看板：用praka-cli logs --model qwen2-72b --status 200 --since 24h导出 JSON，用 Pandas 计算各模型在“条款识别准确率”、“风险点召回率”等维度的得分，自动生成 HTML 报告邮件。

实测结果：单次 AB 测试耗时从 4.2 小时（人工部署+测试+分析）压缩到 18 分钟（全自动）；发现 Qwen2 在长文本中表现更稳，但 Llama-3 对法律术语理解更准，最终采用混合策略——这结论若靠人工试错，至少需两周。

4.3 场景三：边缘设备的“模型蒸馏调度”实战

某工业质检客户需在 100 台 Jetson AGX Orin（32GB）上部署缺陷识别模型。原始 ResNet-50 模型太大（287MB），Orin 启动需 42 秒，无法满足产线节拍。我们用 Praka 构建了“云端蒸馏-边缘部署”闭环：

1. 云端蒸馏任务编排：在 A100 集群上运行praka job submit --type distillation --teacher resnet50 --student mobilenetv3 --dataset steel-defects，praka-core自动分配空闲 GPU，训练完成后生成mobilenetv3-steel.onnx；
2. 边缘 OTA 推送：praka-loader支持--target-device orin参数，自动将 ONNX 模型转为 TensorRT 引擎，并通过rsync推送到指定 IP 段的 Orin 设备/opt/praka/models/；
3. 边缘服务热更新：Orin 上运行的praka-edge-agent（轻量版 core）监听/opt/praka/models/目录，检测到新.engine文件后，执行kill -USR2 $(pidof praka-router)触发零停机模型热替换。

整个流程从蒸馏完成到 100 台设备全部更新完毕，耗时 3 分 14 秒（网络带宽限制），比传统 scp + systemctl restart 方式快 8.6 倍。最关键的是，praka-edge-agent内存占用仅 12MB，而同等功能的 K3s 集群在 Orin 上需 1.2GB RAM。

5. 常见问题与独家避坑指南：那些文档里不会写的细节

即使按上述步骤操作，仍可能遇到一些“看似奇怪实则必然”的问题。以下是我在 63 个部署案例中总结的 Top 5 高频问题及根因分析，附带可直接复用的修复命令。

5.1 问题：模型加载后显存占用显示 0MB，但请求返回 500 错误

现象：praka-ui中看到模型状态为loaded，但nvidia-smi显存无变化，调用 API 时返回{"error":{"message":"CUDA out of memory","code":500}}。

根因：Praka 默认使用cudaMallocAsync分配显存（CUDA 11.2+ 新特性），但某些老旧驱动（如 470.x 系列）未完全支持，导致分配失败后静默回退到 CPU 内存，而模型推理时强制to('cuda')触发崩溃。

验证方法：

# 查看 praka-loader 日志中的 CUDA malloc 类型 sudo journalctl -u praka-loader -n 50 | grep "cudaMalloc" # 若出现 "using cudaMallocAsync" 且驱动版本 < 515，则确认为此问题 nvidia-smi --query-driver=version --format=csv,noheader,nounits

解决方案：强制禁用 async malloc，在praka-loader启动参数中添加--cuda-malloc-async=false：

# 修改 systemd service 文件 sudo sed -i '/ExecStart/s/$/ --cuda-malloc-async=false/' /etc/systemd/system/praka-loader.service sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart praka-loader

实操心得：这个问题在 Tesla T4（驱动 460.x）和部分 Quadro RTX 6000（驱动 450.x）上高频出现。我的建议是——只要不是全新采购的卡，部署前先nvidia-smi看驱动版本，<515 的一律升级驱动，别省那半小时。

5.2 问题：API Key 创建后无法调用，提示 “invalid api key”

现象：praka-ui中创建 Key 显示成功，但curl -H "Authorization: Bearer sk-xxx"返回 401。

根因：Praka 的 API Key 采用sk-{32-char}格式，但部分用户复制时带了不可见空格（尤其从网页复制），或用了中文输入法下的短横线（－ vs -）。

快速检测命令：

# 检查 Key 是否含空格或全角字符 echo "sk-xxx" | od -c # 正常应显示 0000000 s k - x x x \n # 若出现 0000000 s k 342 200 223 x x x \n，则含 UTF-8 BOM 或全角符号

解决方案：

• 在praka-ui中点击 Key 右侧的 👁️ 图标，用鼠标拖选复制（避免 Ctrl+C）；
• 或直接用 CLI 创建（绝对干净）：

  sudo praka key create --name "team-dev" --quota 100000 --model-whitelist "llama-3-8b-instruct,qwen2-7b"

5.3 问题：多卡服务器中，只有 GPU-0 被识别，其余卡显示 “unavailable”

现象：praka-core日志中反复出现device GPU-xxx: failed to query temperature: NVML_ERROR_NOT_SUPPORTED。

根因：NVIDIA 驱动对某些多卡拓扑（如 PCIe switch 连接的 8 卡 A100）的 NVML 支持不完整，nvidia-smi -q -d TEMPERATURE对非首卡返回Not Supported。

临时绕过方案：在praka-core配置中关闭温度监控（不影响核心功能）：

# /etc/praka/core/config.yaml device_monitoring: enable_temperature: false enable_power: true # 保留功耗监控，同样可反映负载

长期方案：升级到驱动 535.104.05+，该版本修复了 PCIe switch 下的 NVML 温度读取 bug。

5.4 问题：模型加载速度极慢（>10 分钟），且praka-loader进程 CPU 占用 100%

现象：praka model load命令卡在 “Downloading model files…” 阶段。

根因：HuggingFace Hub 的 CDN 节点在某些地区（如东南亚、南美）访问缓慢，而 Praka 默认使用huggingface_hub库的同步下载，无超时重试机制。

解决方案：配置国内镜像源（需在praka-loader启动前设置）：

# 创建镜像配置 sudo tee /etc/praka/loader/hf-mirror.conf << 'EOF' https://hf-mirror.com https://hf-mirror.com EOF # 修改 loader service，注入环境变量 sudo sed -i '/ExecStart/a Environment="HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com"' /etc/systemd/system/praka-loader.service sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart praka-loader

注意：hf-mirror.com是 HuggingFace 官方认可的镜像站，非第三方，数据实时同步，可放心使用。

5.5 问题：praka-ui页面空白，浏览器控制台报Failed to fetch /api/devices

现象：Nginx 日志显示upstream timed out (110: Connection timed out)。

根因：praka-core默认监听127.0.0.1:8080，而 Nginx 的proxy_pass配置中若写http://localhost:8080/，在某些 Ubuntu 系统上会因 IPv6 解析失败导致超时。

修复命令：

# 确保 Nginx 配置中使用 127.0.0.1 而非 localhost sudo sed -i 's/proxy_pass http:\/\/localhost:8080\//proxy_pass http:\/\/127.0.0.1:8080\//' /etc/nginx/sites-available/praka-ui sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

6. 性能压测实录：单卡 RTX 4090 能扛住多少并发？

理论参数永远不如真实压测有说服力。我用k6对一台 RTX 4090（驱动 535.104.05，CUDA 12.2）部署的llama-3-8b-instruct模型进行了 72 小时连续压测，结果颠覆了很多人的认知。

6.1 压测环境与脚本

硬件：

• CPU：AMD Ryzen 9 7950X（16c32t）
• 内存：64GB DDR5 6000MHz
• 系统：Ubuntu 22.04.4，内核 6.5.0-35
• 网络：万兆光纤直连，无交换机瓶颈

压测脚本（loadtest.js）：

import http from 'k6/http'; import { sleep, check } from 'k6'; export const options = { stages: [ { duration: '5m', target: 10 }, // ramp-up { duration: '30m', target: 100 }, // steady state { duration: '5m', target: 200 }, // stress test ], thresholds: { http_req_duration: ['p95<1000'], // 95% 请求 <1s }, }; export default function () { const url = 'http://10.0.1.100:8000/v1/chat/completions'; const payload = JSON.stringify({ model: 'llama-3-8b-instruct', messages: [{ role: 'user', content: '请用 20 字以内回答：人工智能的核心是什么？' }], max_tokens: 64, }); const params = { headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer sk-test-123', }, }; const res = http.post(url, payload, params); check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200, }); sleep(0.1); // 10 QPS baseline }

6.2 关键数据与分析