在大模型部署过程中，性能瓶颈往往成为系统效率的短板。本文记录一次典型的开源模型性能定位踩坑经历。
问题现象：使用HuggingFace Transformers库加载Llama2-7B模型时，推理延迟从预期的500ms上升到3.2s，CPU占用率高达95%。
初步排查：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", torch_dtype=torch.float16)
关键发现：通过nvidia-smi监控发现GPU显存使用正常，但CPU内存持续增长。使用py-spy进行性能分析，定位到瓶颈在tokenizer的encode过程。
复现步骤：
- 准备测试数据集（1000条文本）
- 使用单线程逐条处理tokenize操作
- 通过
psutil.Process().memory_info().rss监控内存变化 - 发现内存泄漏，每处理100条数据增长约500MB
解决方案：
- 启用
tokenizer.padding=True统一批次大小 - 使用
torch.cuda.amp.autocast()混合精度训练 - 采用
DataLoader批量处理而非单条处理
最终优化效果：从3.2s降低到800ms，内存使用稳定在1.2GB。
社区建议：建议开发者在模型部署前务必进行性能基准测试，避免因配置不当导致的资源浪费。
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