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4.1 KiB
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Markdown 报告生成器
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"""
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from datetime import datetime
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from pathlib import Path
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from typing import List, Optional
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from ..metrics.models import AggregatedMetrics
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class MarkdownReporter:
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"""Markdown 报告生成器"""
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def generate(
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self,
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asr_results: List[AggregatedMetrics],
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output_path: Path,
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config_info: Optional[dict] = None,
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) -> None:
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"""
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生成 Markdown 报告
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Args:
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asr_results: ASR 测试结果
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output_path: 输出文件路径
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config_info: 配置信息
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"""
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lines = []
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# 标题
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lines.append("# Qwen3-ASR 并发性能测试报告")
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lines.append("")
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lines.append(f"**测试时间:** {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
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if config_info:
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lines.append(f"**服务器:** {config_info.get('host', 'localhost')}:{config_info.get('port', 8000)}")
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lines.append(f"**并发级别:** {', '.join(map(str, config_info.get('concurrency_levels', [])))}")
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lines.append("")
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lines.append("---")
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lines.append("")
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# ASR 结果
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if asr_results:
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lines.extend(self._generate_asr_section(asr_results))
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# 结论
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lines.extend(self._generate_conclusions(asr_results))
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# 写入文件
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output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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output_path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
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def _generate_asr_section(self, results: List[AggregatedMetrics]) -> List[str]:
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"""生成 ASR 结果部分"""
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lines = []
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lines.append("## ASR 性能测试结果")
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lines.append("")
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# 延迟指标表格
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lines.append("### 延迟指标 (毫秒)")
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lines.append("")
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lines.append("| 并发数 | 首次响应 (Avg) | 首次响应 (P95) | 总时间 (Avg) | 总时间 (P95) | 总时间 (Max) |")
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lines.append("|--------|---------------|---------------|-------------|-------------|-------------|")
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for r in results:
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lines.append(
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f"| {r.concurrency_level} | "
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f"{r.first_latency_avg:.1f} | "
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f"{r.first_latency_p95:.1f} | "
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|
f"{r.total_time_avg:.1f} | "
|
|
f"{r.total_time_p95:.1f} | "
|
|
f"{r.total_time_max:.1f} |"
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|
)
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lines.append("")
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# RTF 和吞吐量表格
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lines.append("### RTF 和吞吐量")
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lines.append("")
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lines.append("| 并发数 | RTF (Avg) | RTF (P95) | 吞吐量 (req/s) | 成功率 |")
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lines.append("|--------|----------|----------|---------------|--------|")
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|
for r in results:
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|
lines.append(
|
|
f"| {r.concurrency_level} | "
|
|
f"{r.rtf_avg:.3f} | "
|
|
f"{r.rtf_p95:.3f} | "
|
|
f"{r.throughput:.3f} | "
|
|
f"{r.success_rate:.1f}% |"
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)
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lines.append("")
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return lines
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def _generate_conclusions(
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self,
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asr_results: List[AggregatedMetrics],
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) -> List[str]:
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"""生成结论部分"""
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lines = []
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lines.append("## 结论")
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lines.append("")
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if asr_results:
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max_level = max(asr_results, key=lambda x: x.concurrency_level)
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lines.append(f"- **ASR 最大并发 ({max_level.concurrency_level}) RTF:** {max_level.rtf_avg:.3f}")
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lines.append(f"- **ASR 最大并发吞吐量:** {max_level.throughput:.3f} req/s")
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# 找到 RTF 超过 1.0 的并发级别
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stable_levels = [r for r in asr_results if r.rtf_avg <= 1.0]
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if stable_levels:
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max_stable = max(stable_levels, key=lambda x: x.concurrency_level)
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lines.append(f"- **ASR 稳定并发上限 (RTF < 1.0):** {max_stable.concurrency_level}")
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lines.append("")
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append("*RTF (Real-Time Factor): 处理时间与音频时长的比值，小于 1.0 表示处理速度快于实时*")
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lines.append("")
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return lines
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