MedGemma X-Ray部署教程：多用户并发访问压力测试方法

MedGemma X-Ray部署教程：多用户并发访问压力测试方法

1. 为什么需要对MedGemma X-Ray做压力测试？

你刚把MedGemma X-Ray部署好，打开浏览器输入http://服务器IP:7860，上传一张胸部X光片，点击“开始分析”，几秒后就看到了结构清晰的报告——一切看起来都很顺利。但如果你打算把它用在教学实验室、AI科研平台，或者开放给多个科室医生试用，这时候一个关键问题就浮现了：它到底能同时服务多少人？

这不是理论问题，而是实际瓶颈。Gradio默认是单线程阻塞式处理，一张X光片分析可能耗时3–8秒（取决于GPU性能和图像分辨率），如果10个人同时上传、提问、点击分析，系统会不会卡死？响应时间会不会从5秒变成3分钟？错误率会不会飙升？日志里会不会堆满OOM（内存溢出）或CUDA timeout报错？

压力测试不是“找茬”，而是帮你提前看清系统的承载边界。它告诉你：

• 当前配置下，安全并发数是多少（比如稳定支持8人同时操作）
• 哪个环节最先成为瓶颈（是GPU显存？Python进程队列？还是Gradio前端连接数？）
• 如果想支持20人并发，该升级哪部分资源（换A10？加CPU核数？调优Gradio配置？）

本文不讲抽象理论，只带你一步步：
从零启动MedGemma X-Ray服务
搭建真实可用的压力测试环境（不用JMeter复杂配置）
用Python脚本模拟多用户上传+提问+等待全流程
精准采集响应时间、成功率、GPU利用率三类核心指标
根据结果快速定位瓶颈并给出可落地的优化建议

全程使用你已有的服务器环境，所有命令可直接复制粘贴执行。

2. 部署准备：确认服务已就绪并获取基础信息

在开始压测前，请务必确保MedGemma X-Ray服务处于健康运行状态。我们不用猜，用脚本验证。

2.1 快速检查服务状态

执行你已有的状态脚本：

bash /root/build/status_gradio.sh

你应该看到类似输出：

应用状态：RUNNING 进程PID：12345 监听端口：0.0.0.0:7860 (LISTEN) 最近日志： 2024-06-15 10:22:34 INFO Starting Gradio app on http://0.0.0.0:7860 2024-06-15 10:22:34 INFO Model loaded successfully: google/medgemma-xray

如果显示NOT RUNNING，请先启动：

bash /root/build/start_gradio.sh

注意：压测必须在服务稳定运行至少2分钟后进行，让模型完成预热（首次推理会触发CUDA kernel编译，耗时远超后续请求）。

2.2 记录关键配置参数（压测依据）

压力测试不是盲目加量，必须基于真实配置设计场景。请记下以下三项：

这些不是“背景信息”，而是你后续分析数据时的锚点。比如：若压测中GPU显存始终低于70%，而响应时间却飙升，那瓶颈大概率在CPU或Gradio队列，而非模型本身。

3. 构建轻量级压力测试环境：用Python脚本模拟真实用户

我们不引入JMeter或Locust等重型工具——它们配置复杂，且难以精准模拟“上传图片→输入问题→等待分析完成”这一完整交互链路。下面这个脚本，15行代码搞定，完全复刻真实用户行为。

3.1 创建压测脚本stress_test.py

在服务器任意目录（如/root/test）创建文件：

mkdir -p /root/test && cd /root/test nano stress_test.py

粘贴以下内容（已适配MedGemma X-Ray的API交互逻辑）：

# stress_test.py import requests import time import json import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed # 配置：请根据你的环境修改 BASE_URL = "http://localhost:7860" IMAGE_PATH = "/root/test/sample_xray.jpg" # 准备一张1MB左右的胸部X光图 QUESTION = "肺部是否有异常密度影？" def simulate_user(user_id): """模拟单个用户完整操作流程""" try: # 步骤1：上传图片（POST到Gradio API） with open(IMAGE_PATH, "rb") as f: files = {"file": f} resp = requests.post(f"{BASE_URL}/upload", files=files, timeout=30) if resp.status_code != 200: return {"user": user_id, "status": "upload_fail", "time": 0} image_url = resp.json().get("url") # 步骤2：发送提问并等待分析完成（POST到预测端点） payload = { "data": [image_url, QUESTION], "event_data": None, "fn_index": 1 # 对应gradio_app.py中分析函数的索引 } start_time = time.time() resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/predict/", json=payload, timeout=120) end_time = time.time() if resp.status_code == 200 and resp.json().get("success"): return { "user": user_id, "status": "success", "time": round(end_time - start_time, 2), "result_len": len(resp.json().get("data", [""])[0]) } else: return {"user": user_id, "status": "predict_fail", "time": round(end_time - start_time, 2)} except Exception as e: return {"user": user_id, "status": f"error:{str(e)}", "time": 0} if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("用法: python stress_test.py <并发数> <总请求数>") sys.exit(1) concurrency = int(sys.argv[1]) total_requests = int(sys.argv[2]) print(f" 开始压测：{concurrency} 并发，共 {total_requests} 次请求") results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor: futures = [executor.submit(simulate_user, i) for i in range(total_requests)] for future in as_completed(futures): results.append(future.result()) # 输出统计摘要 success_count = len([r for r in results if r["status"] == "success"]) times = [r["time"] for r in results if r["status"] == "success"] print(f"\n 压测结果摘要：") print(f" 总请求数: {total_requests}") print(f" 成功数: {success_count} ({success_count/total_requests*100:.1f}%)") if times: print(f" 平均响应时间: {sum(times)/len(times):.2f}s") print(f" P95响应时间: {sorted(times)[int(len(times)*0.95)]:.2f}s")

3.2 准备测试图片与运行脚本

1. 准备一张测试X光片（必须！否则上传会失败）：

   # 下载示例图（或替换为你自己的PA位X光片） wget -O /root/test/sample_xray.jpg https://peppa-bolg.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/chest_xray_pa.jpg

2. 安装依赖（使用你的MedGemma环境）：

   /opt/miniconda3/envs/torch27/bin/python -m pip install requests

3. 运行一次单用户测试（验证脚本）：

   /opt/miniconda3/envs/torch27/bin/python stress_test.py 1 1

   你应该看到类似输出：

   开始压测：1 并发，共 1 次请求 压测结果摘要： 总请求数: 1 成功数: 1 (100.0%) 平均响应时间: 4.32s P95响应时间: 4.32s

关键验证点：脚本能成功上传图片、触发分析、返回结构化文本。这是后续并发测试的基础。

4. 执行多层级压力测试：从5人到50人逐级验证

不要一上来就压50并发。采用阶梯式加压，每级运行2分钟，观察系统反应。这是发现拐点的唯一可靠方法。

4.1 测试方案设计（推荐4个关键档位）

4.2 执行压测并实时监控

以15并发为例，执行命令：

# 在后台运行压测（避免终端断开影响） nohup /opt/miniconda3/envs/torch27/bin/python stress_test.py 15 30 > /root/test/stress_15.log 2>&1 & # 同时打开三个监控终端（实时观察）： # 终端1：看GPU（关键！） watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=memory.used,utilization.gpu --format=csv # 终端2：看Gradio日志（看排队和错误） tail -f /root/build/logs/gradio_app.log | grep -E "(queue|error|timeout)" # 终端3：看CPU和内存 htop

提示：stress_test.py的第二个参数是总请求数（非持续时间）。设为30意味着15个用户每人发起2次请求，更贴近真实间歇性使用。

4.3 记录每次压测的核心数据

将每次压测结果填入下表（手写或用Excel），这是你后续分析的原始依据：

观察技巧：当GPU显存接近100%且成功率开始下降，说明模型推理层已达极限；当CPU持续95%+但GPU显存未满，瓶颈在数据预处理或Gradio框架；当日志频繁出现queue full，需调整Gradio并发队列。

5. 瓶颈分析与针对性优化方案

压测不是为了得到一个“通过/不通过”的结论，而是为了精准定位拖慢系统的那只“慢蜗牛”。根据上一步的数据，我们分三类典型瓶颈给出可立即生效的优化。

5.1 GPU显存不足（最常见）：模型加载过重

现象：并发≥30时，nvidia-smi显示显存100%，随后进程被OOM Killer终止，日志出现CUDA out of memory。

根因：MedGemma X-Ray模型（基于Gemma架构）在FP16精度下仍需约6GB显存，加上Gradio框架开销，8GB显存的A10或RTX 4090刚好卡在临界点。

优化方案（立刻生效）：

• 启用量化推理（降低显存30%+）：
  修改/root/build/gradio_app.py，在模型加载处添加load_in_4bit=True：

  from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained( "google/medgemma-xray", load_in_4bit=True, # ← 新增此行 device_map="auto" )

• 限制最大图像尺寸（减少显存峰值）：
  在预处理函数中强制缩放输入图像：

  from PIL import Image def preprocess_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert("RGB") img = img.resize((512, 512), Image.LANCZOS) # ← 限制为512x512 return img

5.2 CPU或Gradio队列瓶颈：请求堆积

现象：GPU显存仅用60%，但P95响应时间飙升至30s+，日志反复出现Queue is full, waiting...。

根因：Gradio默认使用单进程+有限线程池，大量用户同时上传图片（IO密集）会阻塞推理线程。

优化方案（重启生效）：

• 增加Gradio并发工作线程：
  修改启动脚本/root/build/start_gradio.sh，在gradio launch命令后添加参数：

  python /root/build/gradio_app.py --server-port 7860 --max_threads 32

• 启用异步上传（解耦IO与计算）：
  在gradio_app.py中，将图片上传处理改为异步：

  import asyncio @app.route("/upload", methods=["POST"]) async def upload_file(): # 异步读取文件，不阻塞主线程 file = await request.files.get("file") # ... 保存逻辑

5.3 网络或客户端超时：前端体验差

现象：压测脚本报ReadTimeout，但服务器日志显示请求已接收并开始处理。

根因：Gradio默认超时较短（30s），而高并发下单个请求处理时间可能超过阈值。

优化方案（无需重启）：

• 延长Gradio超时设置：
  在启动命令中添加：

  python /root/build/gradio_app.py --server-port 7860 --timeout 180

• 前端增加重试机制（在stress_test.py中）：
  对requests.post添加重试逻辑（pip install tenacity后）：

  from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)) def safe_post(url, **kwargs): return requests.post(url, **kwargs)

6. 生产环境部署建议：从测试到稳定运行

压力测试的终点不是报告，而是一份可执行的上线清单。根据你的测试结果，勾选以下项：

6.1 必须完成的3项基础加固

• [ ]启用开机自启：按文档配置systemd服务，避免重启后服务中断
• [ ]日志轮转配置：防止/root/build/logs/gradio_app.log无限增长（添加logrotate规则）
• [ ]设置反向代理：用Nginx代理7860端口，启用HTTPS和基础认证，禁止直接暴露Gradio管理界面

6.2 推荐实施的2项性能增强

• [ ]GPU显存优化：已应用4-bit量化，显存占用降至5.2GB，支持并发提升至25+
• [ ]Gradio队列扩容：--max_threads 32+--queue_max_size 100，平滑高并发请求

6.3 持续监控的1个黄金指标

在你的监控系统（如Prometheus+Grafana）中，必须盯住这一项：

gradio_queue_length—— Gradio内部等待队列长度

• 健康值：< 5
• 预警值：≥ 10（说明用户开始排队）
• 危险值：≥ 50（服务即将不可用）

这个数字比CPU、GPU更早发出系统过载信号。一旦它持续高于10，立即触发自动扩缩容或告警。

7. 总结：你已掌握一套可复用的AI医疗系统压测方法论

回顾整个过程，你做的远不止是“跑了个脚本”：

• 你建立了可量化的评估标准：不再凭感觉说“好像有点卡”，而是明确知道“15并发时P95是12.3秒，GPU显存占满”。
• 你拥有了自主诊断能力：下次遇到响应变慢，能通过nvidia-smi+tail -f logs5分钟内定位是GPU、CPU还是队列问题。
• 你获得了即插即用的优化方案：4-bit量化、Gradio线程扩容、Nginx代理——每一条都经过你服务器的真实验证。
• 你为团队制定了上线红线：比如“生产环境并发严格控制在20以内”，这比任何技术文档都更有约束力。

MedGemma X-Ray的价值，在于它能把复杂的医学影像分析变得触手可及。而你的工作，是确保这份“可及性”在真实多用户场景下依然稳定、可靠、可预期。压力测试不是给系统挑刺，而是给使用者一份沉甸甸的信任。

现在，去你的服务器上执行第一轮5并发测试吧。真正的掌控感，永远始于第一次成功的python stress_test.py 5 30。

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