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Github项目地址：https://github.com/zj591227045/DeepStressModel
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
This repository is a powerful tool for AI model performance testing and monitoring. Please select your preferred language for detailed documentation:
© 2024 DeepStressModel. All rights reserved.
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）
2. GPU 资源监控
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、温度等
历史记录: 保存历史监控数据，支持趋势分析（正在开发中）
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
GUI 模块
基于 PyQt5 构建
响应式界面设计
多标签页管理
测试引擎
异步并发处理
API 调用管理
数据收集与统计
监控系统
GPU 资源监控
系统性能追踪
远程监控支持
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 main.py基本配置
配置模型 API 密钥
设置 GPU 监控参数
导入测试数据集
🚀 性能优势
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
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
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)
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
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
长期规划
云端集成
支持云端部署
分布式测试支持
多用户协作功能
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
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📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件