LLM推理服务架构设计：如何设计高并发低延迟的API接口

LLM推理服务架构设计：如何设计高并发低延迟的API接口

在大模型推理服务中，API接口的设计直接决定了系统的吞吐量和响应延迟。本文将从架构层面探讨如何构建高并发、低延迟的LLM API服务。

核心架构模式

采用异步批处理+连接池的混合架构：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import asyncio

class LLMInferenceAPI:
    def __init__(self, max_workers=32):
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)
        self.model = load_model()  # 预加载模型
    
    async def batch_inference(self, prompts):
        # 批量推理，减少GPU内存碎片
        futures = [
            self.executor.submit(
                self.model.inference, prompt
            ) for prompt in prompts
        ]
        results = [future.result() for future in futures]
        return results

关键优化策略

1. 请求排队机制：使用Redis队列进行请求缓冲，避免瞬时高峰导致的拒绝服务
2. 动态批处理：根据GPU内存动态调整batch size，通常设置为8-32
3. 连接复用：通过HTTP keep-alive和连接池减少TCP握手开销

部署建议

• 使用Nginx + Gunicorn组合进行负载均衡
• 配置合理的超时时间（请求超时15s，读取超时30s）
• 监控指标：QPS、P95延迟、GPU利用率

通过以上架构设计，可将单机QPS提升至150+，延迟控制在200ms以内。