Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości
Dowiedz się, jak symulować realistyczny ruch wobec aplikacji LLM, znajdować jej punkt krytyczny i planować przepustowość, aby produkcja pozostawała szybka i mieściła się w budżecie pod obciążeniem.
Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości to bezpłatna lekcja LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
Why Load Test LLM Apps?
LLM apps behave differently under load than typical web services: token generation is slow, requests are long-lived, and upstream provider rate limits add a hard ceiling.
Load testing reveals how your system degrades before real users do.
Key Metrics
Track these under load:
- Throughput — requests or tokens per second
- Latency percentiles — p50, p95, p99
- Error rate — timeouts, 429s
- Time to first token for streaming
Open vs Closed Load Models
Two ways to generate load:
- Closed — fixed number of virtual users, each waits for a response before sending the next
- Open — requests arrive at a fixed rate regardless of responses
Open-model tests better expose queue buildup.
Realistic Workloads
Use realistic prompts. A test with tiny prompts hides cost; production prompts include long retrieved context. Sample real queries and vary input length to mimic actual token distributions.
Percentile Latency in Code
Averages lie; percentiles tell the truth about tail latency.
def percentile(values, p):
s = sorted(values)
idx = int(round((p/100) * (len(s)-1)))
return s[idx]
lat = [120, 130, 140, 900, 150]
print('p95 =', percentile(lat, 95))Finding the Breaking Point
Ramp the request rate gradually until latency or error rate crosses your SLO. That inflection point is your saturation capacity. Run below it in production with headroom.
Estimating Required Capacity
Use Little's Law: concurrency = arrival rate x average latency. Estimate how many concurrent slots you need for peak traffic.
def concurrency(rps, avg_latency_s):
return rps * avg_latency_s
print('Need', concurrency(50, 2.0), 'concurrent slots')Accounting for Provider Limits
Your effective capacity may be capped by the LLM provider's tokens-per-minute and requests-per-minute limits, not your servers. Plan around those quotas and request increases ahead of launches.
Headroom and Autoscaling
Run at a target utilization (often 60-70 percent) so spikes do not immediately saturate. Configure autoscaling on a leading signal like queue depth, since CPU is a poor proxy for LLM load.
Soak and Spike Tests
Beyond steady ramps, run:
- Soak — sustained load for hours to catch leaks
- Spike — sudden surge to test autoscaling reaction
From Test to Plan
Turn results into a capacity plan: peak rps, required concurrency, provider quota needs, scaling rules, and a cost estimate. Re-test after major changes since model and prompt changes shift the numbers.
Quick Check
Test your understanding of capacity planning.
Recap
You learned to load test LLM apps with realistic workloads, track latency percentiles and error rate, find the saturation point, and size capacity with Little's Law. Account for provider quotas, keep headroom, autoscale on queue depth, and run soak and spike tests.
Ucz się LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) dzięki korepetycjom AI — za darmo
Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.
- Kursy
- 12
- Lekcje
- 48
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), przejdź na CoddyKit PRO. Kurs LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości”?
Dowiedz się, jak symulować realistyczny ruch wobec aplikacji LLM, znajdować jej punkt krytyczny i planować przepustowość, aby produkcja pozostawała szybka i mieściła się w budżecie pod obciążeniem. Ćwiczysz LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?
Tak. Każda lekcja LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Skalowanie horyzontalne komponentów RAG
- Obserwowalność: logi, miary i śledzenie
- Alerty i reagowanie na incydenty w operacjach LLM
- Testy obciążeniowe i planowanie przepustowości