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DeepSeek模型的推理服务性能基线管理与回归测试.docx
资料介绍
DeepSeek模型的推理服务性能基线管理与回归测试
一、引言
性能基线管理（Performance Baseline Management）和回归测试（Regression Testing）是保障推理服务性能持续稳定的关键技术，通过建立性能基线、定期运行回归测试，及时发现性能退化并采取措施。DeepSeek在性能基线管理与回归测试方面建立了完善的方案，从基线建立到测试执行，从结果分析到问题修复，形成了一套完整的性能保障体系。本文深入解析DeepSeek的推理服务性能基线管理与回归测试技术。
二、性能基线建立
2.1 基线指标
DeepSeek建立推理服务的性能基线，包括延迟（p50/p95/p99）、吞吐量（QPS、Token/s）、资源利用率（GPU、显存）和错误率等关键指标，作为性能对比的基准。
2.2 基线采集
DeepSeek在服务稳定运行期间采集性能数据，通过统计分析方法确定各指标的基准值，建立性能基线。
三、回归测试
3.1 测试场景
DeepSeek的回归测试覆盖多种测试场景，包括不同负载水平、不同输入长度和不同并发数，全面评估性能变化。
3.2 自动化执行
DeepSeek的回归测试自动化执行，在每次模型更新、配置变更或基础设施变更后自动运行，确保性能不会退化。
四、结果分析
4.1 性能对比
DeepSeek将回归测试的结果与性能基线进行对比，识别性能变化，判断是否存在性能退化。
4.2 退化定位
部分文件列表
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| 217-DeepSeek模型的推理服务性能基线管理与回归测试.docx | 37K |
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