大模型推理服务调优经验：从响应时间到吞吐量提升
在大模型推理服务的实际部署中，性能优化是一个系统性工程。本文分享几个关键调优维度和可复现的优化方法。
1. 模型量化与压缩
量化是降低延迟的关键手段。以PyTorch为例，可以使用torch.quantization进行动态量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model_prepared = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)
2. 批处理优化
通过增加batch size来提高吞吐量。但需注意内存限制：
# 使用TensorRT的批处理优化
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
builder.max_batch_size = 32
3. 缓存机制
实现请求缓存可显著减少重复计算。使用Redis缓存：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 缓存推理结果
r.setex(key, 300, result) # 缓存5分钟
4. 资源调度
合理分配GPU资源，避免资源争抢。通过NVIDIA DCGM监控GPU使用率：
# 监控GPU利用率
nvidia-smi -l 1
实际部署中，建议从量化开始，逐步验证各优化项效果，避免过度优化导致的复杂度增加。
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