DeepStressModel

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DeepStressModel

🚀 A Powerful AI Model Performance Testing and Monitoring Tool | 强大的AI模型性能测试和监控工具

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DeepStressModel 是一个强大的 AI 模型性能测试和监控工具，专门设计用于评估和分析大型语言模型的性能表现。通过直观的图形界面和全面的数据分析功能，帮助开发者和研究人员更好地理解和优化他们的 AI 模型。

🌟 核心特性

1. 全方位性能测试

• 并发测试: 支持自定义并发数的压力测试
• 多数据集支持: 可同时测试多个数据集，支持权重配置
• 实时监控: 提供实时响应时间、生成速度等关键指标的可视化展示
• 自动化测试: 支持批量测试和定时任务（正在开发中）
• 输出模式: 支持流式输出和直接输出两种测试模式，满足不同场景需求

2. GPU 资源监控

• 多卡监控: 支持多 GPU 卡的并行监控和负载均衡分析
• 实时监控: 支持本地和远程 GPU 使用情况的实时监控
• 关键指标: 包括显存使用、GPU 利用率、温度、功耗等
• 历史记录: 保存历史监控数据，支持趋势分析和负载预测

3. 数据分析与可视化

• 丰富的图表: 多维度数据可视化展示
• 性能指标: 包括平均响应时间、TPS、生成速度等
• 数据导出: 支持测试数据的导出和报告生成

4. 用户友好界面

• 简洁操作: 直观的标签页设计
• 实时反馈: 测试进度和结果实时展示
• 灵活配置: 支持多种测试参数自定义

🛠️ 技术架构

核心模块

1. GUI 模块

   • 基于 PyQt5 构建
   • 响应式界面设计
   • 多标签页管理
   • 实时数据流可视化

2. 测试引擎

   • 异步并发处理
   • API 调用管理
   • 数据收集与统计
   • 支持流式和直接输出模式
   • 智能负载均衡

3. 监控系统

   • 多 GPU 资源监控
   • 系统性能追踪
   • 远程监控支持
   • 负载均衡分析
   • 性能预警机制

4. 数据管理

   • SQLite 数据存储
   • 配置管理
   • 测试记录持久化

📦 安装使用

环境要求

• Python 3.8+
• NVIDIA GPU (用于 GPU 监控功能)
• PyQt5
• CUDA Toolkit

安装步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/DeepStressModel.git

# 安装依赖
cd DeepStressModel
pip install -r requirements.txt

# 启动应用
python -m src.main

基本配置

1. 配置模型 API 密钥
2. 设置 GPU 监控参数
3. 导入测试数据集

🚀 性能优势

1. 高效并发处理

   • 基于 asyncio 的异步架构
   • 优化的内存管理
   • 智能的任务调度

2. 可靠性保证

   • 完善的错误处理机制
   • 数据一致性保护
   • 自动重试机制

3. 扩展性设计

   • 模块化架构
   • 插件系统支持
   • 自定义扩展接口

📈 未来规划

近期计划 (v1.x)

1. 功能增强

   • 添加更多数据可视化选项
   • 支持更多类型的 AI 模型
   • 增强远程监控功能

2. 性能优化

   • 提升大规模测试性能
   • 优化内存使用
   • 改进数据处理效率

3. 测试排行榜

   • 打造模型测试天梯榜~

长期规划

1. 云端集成

   • 支持云端部署
   • 分布式测试支持
   • 多用户协作功能

2. 智能分析

   • AI 辅助分析
   • 自动优化建议
   • 智能报告生成

🤝 贡献指南

我们欢迎社区贡献！如果您想参与项目开发，请：

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支
3. 提交您的改动
4. 创建 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

👥 联系我们

• 项目主页：GitHub
• 问题反馈：Issues
• 邮件联系：[email protected]

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