Qwen3-VL WebUI 部署稳定性测试：72 小时压测实录

Qwen3-VL WebUI 部署稳定性测试：72 小时压测实录

1. 背景与目标

多模态大模型在实际业务中的落地，推理稳定性和长时间运行能力是衡量工程化价值的关键。Qwen3-VL-WEBUI 作为阿里开源的集成式 Web 推理界面，内置 Qwen3-VL-4B-Instruct 模型，专为视觉 - 语言任务设计，支持图像理解、视频分析及 GUI 代理操作等复杂功能。

这次我们重点对 Qwen3-VL-WEBUI 的部署稳定性进行系统性测试，评估其在连续高负载请求下的内存占用、响应延迟、错误率及资源利用率，并结合真实场景给出优化建议。

2. 环境准备与部署流程

2.1 部署环境配置

本次测试基于以下硬件与软件环境，模拟中小型边缘设备或开发者本地部署的真实条件：

项目	配置
GPU	NVIDIA RTX 4090D × 1（24GB 显存）
CPU	Intel i7-13700K
内存	64GB DDR5
存储	1TB NVMe SSD
操作系统	Ubuntu 22.04 LTS
Docker	24.0.7
CUDA	12.2

2.2 快速部署步骤

根据官方文档提供的镜像方式，部署过程比较简洁。拉取镜像并启动容器后，服务会自动加载 Qwen3-VL-4B-Instruct 模型并初始化 Web 服务，默认监听 http://localhost:7860。

# 拉取官方镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qwen/qwen3-vl-webui:latest

# 启动容器并映射端口
docker run -d \
  --gpus all \
  -p 7860:7860 \
  --name qwen3-vl-webui \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qwen/qwen3-vl-webui:latest

2.3 访问与验证

浏览器访问 http://<服务器 IP>:7860，上传一张包含文字的街景图，输入问题：'图中有哪些文字？请翻译成英文。'预期输出应准确识别 OCR 内容并完成翻译。

✅ 测试通过：首次推理耗时约 8.2 秒（含模型加载），后续请求稳定在 1.5~2.3 秒之间。

3. 稳定性压测方案设计

为了全面评估系统长期运行的可靠性，我们设计了为期 72 小时 的持续压力测试。

3.1 测试目标

• 验证服务是否能持续运行不崩溃
• 监控 GPU 显存、CPU、内存使用趋势
• 统计平均响应时间与 P95 延迟
• 记录异常请求比例（超时/报错）
• 分析日志中潜在内存泄漏迹象

3.2 压力测试策略

采用 Python 编写的自动化脚本，通过 requests 模拟用户并发请求。这里需要注意线程池的管理和超时设置，避免阻塞主进程。

import requests
import time
 threading
 concurrent.futures  ThreadPoolExecutor

URL = 
IMAGE_PATH = 
PROMPT = 

 ():
    :
         (IMAGE_PATH, )  f:
            files = {: f}
            data = {: PROMPT}
            start = time.time()
            r = requests.post(URL, files=files, data=data, timeout=)
            end = time.time()
             r.status_code == :
                 , end - start
            :
                 , 
     Exception  e:
        ()
         , 

 ():
    end_time = time.time() + duration_hours * 
    success_count = 
    fail_count = 
    latencies = []
    
     ThreadPoolExecutor(max_workers=workers)  executor:
         time.time() < end_time:
            future = executor.submit(send_request)
            success, latency = future.result()
             success:
                success_count += 
                latencies.append(latency)
            :
                fail_count += 
            time.sleep(interval_sec)
    
    ()
     latencies:
        avg_lat = (latencies) / (latencies)
        p95_lat = (latencies)[-(, ((latencies)*))]
        ()