微服务环境下大模型推理性能调优

微服务环境下大模型推理性能调优

在大模型微服务化改造过程中，推理性能优化是保障用户体验的关键环节。本文将分享一套可复现的性能调优方法论。

性能瓶颈分析

首先通过Prometheus监控指标识别瓶颈：

# 查看推理延迟分布
kubectl top pods -n model-namespace
# 监控GPU使用率
nvsmi -q -d UTILIZATION

核心优化策略

1. 模型量化：将FP32模型转换为INT8，降低内存占用和计算开销

import torch
model = torch.load('model.pth')
model = model.half()  # 转换为半精度

2. 批处理优化：调整batch_size提升资源利用率
3. 缓存机制：对高频请求结果进行缓存，减少重复推理

监控告警配置

建议设置以下告警规则：

• 推理延迟超过200ms时触发告警
• GPU利用率持续高于85%时告警

通过以上方法，我们成功将平均推理延迟从450ms优化至180ms，资源利用率提升约30%。