0Pricing
LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Урок

Нагрузочное тестирование и планирование мощности

Научитесь моделировать реалистичный трафик для приложения LLM, находить предел его возможностей и планировать мощность, чтобы рабочая система оставалась быстрой и укладывалась в бюджет под нагрузкой.

«Нагрузочное тестирование и планирование мощности» — бесплатный урок LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Нагрузочное тестирование и планирование мощности» бесплатный?

Да — полный текст урока «Нагрузочное тестирование и планирование мощности» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), подпишись на CoddyKit PRO. Курс LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Нагрузочное тестирование и планирование мощности»?

Научитесь моделировать реалистичный трафик для приложения LLM, находить предел его возможностей и планировать мощность, чтобы рабочая система оставалась быстрой и укладывалась в бюджет под нагрузкой. Ты практикуешь LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

Предыдущий опыт не требуется. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Нагрузочное тестирование и планирование мощности»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

Да. Каждый урок LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Горизонтальное масштабирование компонентов RAG
  2. Наблюдаемость: журналирование, метрики и трассировка
  3. Оповещения и реагирование на инциденты в эксплуатации LLM
  4. Нагрузочное тестирование и планирование мощности
← Назад к LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)