在LLM服务中，模型性能优化是提升用户体验和降低运营成本的关键目标。本文将从实际部署角度出发，分享几个核心的性能优化策略。
1. 模型量化压缩
量化是降低模型推理成本的重要手段。使用PyTorch的torch.quantization模块可以实现INT8量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 置换为量化版本
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
2. 动态Batching优化
通过调整batch size来平衡吞吐量和延迟。使用TensorRT的dynamic batching功能：
tensorrt --dynamic-batch-size=1,4,8 --max-workspace-size=1073741824
3. 缓存机制部署
对高频请求结果进行缓存，减少重复计算。使用Redis实现：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 查询缓存
cache_key = f"prompt:{hash(prompt)}"
result = r.get(cache_key)
if not result:
result = model.inference(prompt)
r.setex(cache_key, 3600, result)
4. 资源调度优化
合理分配GPU内存，避免内存碎片化。设置CUDA内存分配策略：
torch.cuda.empty_cache()
torch.backends.cudnn.benchmark = True
这些优化方案在实际生产环境中可提升20-50%的推理效率。
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