模型推理服务的性能调优经验

在大模型推理服务中，性能优化是提升用户体验和降低运营成本的关键。本文将分享几个实用的调优技巧，帮助你在实际项目中提升推理效率。

1. 启用模型量化

量化可以显著减少模型大小并提高推理速度。以PyTorch为例：

import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic

model = torch.load('model.pth')
# 对线性层进行动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

2. 使用TensorRT加速推理

对于NVIDIA GPU，可以将PyTorch模型转换为TensorRT引擎：

import torch
import tensorrt as trt

torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
# 构建TensorRT引擎
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file("model.onnx")
engine = builder.build_engine(network, config)

3. 批处理优化

合理设置batch size可以提高GPU利用率：

# 使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence进行批处理
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence

padded_batch = pad_sequence(batched_inputs, batch_first=True)
output = model(padded_batch)

4. 缓存机制

实现简单的结果缓存避免重复计算：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_inference(inputs):
    return model(inputs)

这些方法在实际项目中可有效提升推理性能，建议根据具体场景选择合适的优化策略。