LLM推理中的响应时间优化
在生产环境中，大模型的响应时间直接影响用户体验和系统吞吐量。本文将分享几种有效的响应时间优化方法，适用于开源大模型微调与部署场景。
1. 使用TensorRT进行推理加速
对于NVIDIA GPU环境，可利用TensorRT对模型进行量化和图优化：
import tensorrt as trt
import torch
# 将PyTorch模型转换为TensorRT引擎
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.INFO))
# 加载ONNX模型并构建引擎
with open("model.onnx", "rb") as f:
parser.parse(f.read())
engine = builder.build_engine(network)
2. 模型并行推理
使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行多GPU并行：
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])
model = model.to("cuda")
3. 响应时间监控与调优
使用torch.profiler分析推理瓶颈：
with torch.profiler.profile(
activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
record_shapes=True
) as prof:
output = model(input)
print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10))
通过上述方法，可将响应时间降低30%-50%。适用于开源大模型微调后的生产部署场景。
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