在大模型推理场景中，响应时间优化是提升用户体验的关键环节。本文将分享几个实用的优化策略和可复现的实践方法。
1. 使用TensorRT加速推理
对于NVIDIA GPU用户，TensorRT可以显著减少推理延迟。以下为基本配置步骤：
# 安装TensorRT
pip install tensorrt
# 将PyTorch模型转换为TensorRT引擎
import torch
import tensorrt as trt
torch.onnx.export(model, input_tensor, "model.onnx", opset_version=13)
2. 模型量化技术
通过INT8量化可以减少内存占用并提高推理速度：
import torch
import torch.nn.quantized as nnq
# 对模型进行量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
3. 批处理优化
合理设置batch size可提高吞吐量：
# 设置批处理大小
batch_size = 32
inputs = [input_data] * batch_size
outputs = model(inputs)
4. 缓存机制
对于重复请求，可以使用缓存避免重复计算：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def cached_inference(prompt):
return model(prompt)
总结
通过以上方法的组合使用，通常可以将响应时间优化50%以上。建议根据具体硬件环境和业务需求选择合适的优化策略。
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