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按长度分布做容量表

估算用的「长度」不是单点:输入与输出分布不同、P50 与 P95 常差数倍;按业务分档做容量表比一个平均数更接近真实表现。

长度分布决定容量

容量估算里的「长度」不是一个点:输入与输出分布不同,P50 与 P95 常差数倍,长尾请求还会长时间占着 KV 空间。按业务分档做容量表,比用一个平均长度估算更接近真实表现,也更容易解释压测结果与线上表现的差距。

基本信息

输入长度按业务分档统计 P50/P95
输出长度决定 KV 的持有时间
并发估算按档位分别折算
长尾影响少数长请求显著抬高占用
数据来源优先用线上日志

典型使用场景

  • 规划新实例时估算可承载的并发
  • 解释压测结果与线上表现的差距
  • 判断是否要把长请求单独分池
  • 评估上下文裁剪策略能省下多少资源

分档容量表(示意)

分档容量表(示意)
# 档位      输入/输出     单序列 KV 占用    建议并发
# 短问答    1K / 0.5K    较小              高
# 长文摘要  8K / 1K      中等              中
# 文档分析  32K / 2K     较大              低
# 系数按实际模型与精度折算,不要照抄数值

按档位定策略

档位特征策略
短问答输入输出都短提高并发
长文摘要输入长输出短关注 prefill 开销
文档分析输入极长分池或限流
输出长度决定 KV 的持有时间:容量表要同时考虑长度与请求停留时长,只算输入长度会低估占用。
采样来源优先用线上日志:评测集长度偏短且集中,拿它做规划往往会高估可承载的并发。
统计时把流式与非流式请求分开:两者的输出长度分布明显不同,混在一起会把真实形态抹平。
分布会随业务节奏变化:工作日与活动期的长度结构可能完全不同,容量表要标注适用时段,过季就重算。
分布要按业务线分别统计:不同调用方的长度结构可能差一个量级,合并成一个分布会把长尾抹平。

易错点

  • 拿评测集平均长度做规划:生产流量长尾更重,先采集真实分布再算
  • 只看输入不看输出:长输出把 KV 占用时间拉长,同样长度下并发能力差别很大
  • 用一套配置服务所有档位:长短请求混跑会互相拖累,考虑分池
  • 分布变了不更新容量表:业务形态变化后旧结论失效,需要定期复核
  • 只统计成功请求:因过长被拒的请求恰恰是容量问题最直接的证据,也要计入

数据来源与参考

  • vLLM 官方文档:吞吐与延迟指标(docs.vllm.ai)
  • NVIDIA 开发者博客:LLM 推理吞吐(developer.nvidia.com/blog)
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