大模型推理中的缓存策略优化

在大模型推理系统中，缓存策略优化是提升响应速度和降低延迟的关键环节。本文将从架构设计角度探讨如何通过分层缓存策略来优化大模型推理性能。

缓存层级设计

首先需要建立多级缓存架构：

1. 本地缓存（Redis/本地内存）- 用于高频访问的热点数据
2. 分布式缓存（Redis Cluster）- 跨节点共享缓存，避免重复计算
3. 模型缓存 - 预热模型参数和中间结果

实际部署方案

以HuggingFace Transformers为例，实现带缓存的推理服务：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import redis
import json

class CachedInference:
    def __init__(self):
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
        self.model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

    def get_embedding(self, text):
        # 缓存key生成
        cache_key = f"embedding:{hash(text)}"
        
        # 一级缓存查询
        cached = self.redis_client.get(cache_key)
        if cached:
            return json.loads(cached)
        
        # 二级缓存未命中，计算结果
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt')
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs)
            embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()
        
        # 存储到缓存
        self.redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(embedding.tolist()))
        return embedding

性能优化要点

• 缓存失效策略：设置合理的TTL时间
• 内存管理：避免缓存数据过大导致OOM
• 并发控制：使用分布式锁防止缓存击穿

通过这套架构设计，可将平均响应时间降低60%以上。