大模型推理中的缓存机制设计与实现

大模型推理中的缓存机制设计与实现

在大模型推理场景中，缓存机制是提升系统性能的关键环节。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的缓存设计方案。

核心缓存策略

采用多级缓存架构：L1（内存缓存）+ L2（分布式缓存）+ L3（持久化存储）。以Redis作为主要缓存层，通过LRU策略管理热点数据。

实现步骤

import redis
import json
from typing import Dict, Any

class ModelCache:
    def __init__(self, redis_host='localhost', redis_port=6379):
        self.redis = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
        
    def get_cached_response(self, key: str) -> Dict[Any, Any]:
        cached_data = self.redis.get(key)
        if cached_data:
            return json.loads(cached_data)
        return None
    
    def set_cache(self, key: str, data: Dict[Any, Any], ttl: int = 3600):
        self.redis.setex(key, ttl, json.dumps(data))

部署建议

• 缓存键设计：使用model_name:prompt_hash格式
• TTL策略：根据业务场景设置1小时到24小时不等
• 监控指标：缓存命中率、命中延迟等

该方案已在多个推理服务中稳定运行，可根据实际需求调整缓存层级和策略。