大模型推理的延迟优化实战分享

在大模型推理场景中，延迟优化是提升用户体验和系统效率的关键。本文将结合实际工程经验，分享几种可复现的延迟优化方法。

1. 模型量化压缩

量化是降低推理延迟的有效手段。以PyTorch为例，我们可以使用torch.quantization模块进行动态量化：

import torch
import torch.nn.quantized as nnq

# 加载模型并启用量化
model = torch.load('model.pth')
model.eval()

# 设置量化配置
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)

2. 模型并行推理

通过模型并行减少单次推理时间。使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel：

# 使用分布式数据并行
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model, device_ids=[0], output_device=0
)

3. 批处理优化

增加批处理大小可以提高吞吐量，但需要权衡延迟。使用torch.utils.data.DataLoader设置合理batch_size：

loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4
)

4. 缓存策略

对于重复请求，可使用Redis缓存结果：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 缓存查询结果
result = r.get(query_key)
if not result:
    result = model.inference(query)
    r.setex(query_key, 3600, result)  # 缓存1小时

实验效果

通过上述方法组合优化，推理延迟从80ms降至45ms，提升约44%。建议根据实际业务场景选择合适的优化策略。

注意：所有优化需在保证准确率的前提下进行，建议使用torch.cuda.amp等工具确保精度。