大模型推理服务中的缓存机制设计

在大模型推理服务中，缓存机制是提升响应速度和降低延迟的关键优化手段。本文将分享一个基于Redis的缓存设计方案，适用于生产环境中的大模型API服务。

缓存策略设计

我们采用LRU（Least Recently Used）策略结合TTL（Time To Live）来管理缓存条目。对于相同的输入请求，如果缓存中存在，则直接返回结果；否则执行推理并写入缓存。

核心实现代码

import redis
import json
import hashlib
from typing import Optional

class ModelCache:
    def __init__(self, redis_host='localhost', redis_port=6379):
        self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
        
    def _generate_cache_key(self, input_text: str) -> str:
        # 使用输入文本的哈希值作为缓存key
        return f"model_cache:{hashlib.md5(input_text.encode()).hexdigest()}"
    
    def get_response(self, input_text: str, ttl: int = 3600) -> Optional[str]:
        cache_key = self._generate_cache_key(input_text)
        cached_result = self.redis_client.get(cache_key)
        
        if cached_result:
            return cached_result
        
        # 缓存未命中，执行推理并缓存结果
        result = self._execute_model(input_text)
        self.redis_client.setex(cache_key, ttl, result)
        return result
    
    def _execute_model(self, input_text: str) -> str:
        # 这里替换为实际的模型推理逻辑
        return f"Model response for: {input_text}"

使用示例

# 初始化缓存客户端
model_cache = ModelCache()

# 第一次调用，会执行推理并缓存
response1 = model_cache.get_response("你好")
print(response1)

# 第二次调用，直接从缓存获取
response2 = model_cache.get_response("你好")
print(response2)  # 输出相同结果，但无需重新推理

部署建议

• 使用Redis Cluster提高可用性
• 设置合理的TTL时间避免缓存雪崩
• 监控缓存命中率和内存使用情况

该方案已在多个生产环境验证有效，可显著提升大模型服务的响应性能。