多模型推理调度系统设计经验

多模型推理调度系统设计经验

在大模型推理场景中，构建高效的多模型推理调度系统是提升资源利用率和降低延迟的关键。本文基于实际项目经验，分享一个可复现的调度系统设计方案。

核心架构

采用分层设计：

1. 任务层：接收不同模型的推理请求
2. 调度层：根据模型特征和资源状态进行分配
3. 执行层：实际模型推理任务

实现方案

import asyncio
import heapq
from collections import defaultdict

class ModelScheduler:
    def __init__(self):
        self.model_queue = defaultdict(list)  # 按模型分类的队列
        self.resource_pool = []  # 资源池，记录GPU使用情况
        self.model_info = {}
        
    def register_model(self, model_id, memory_req, latency_req):
        self.model_info[model_id] = {
            'memory': memory_req,
            'latency': latency_req
        }
        
    def schedule_task(self, model_id, task):
        # 根据模型资源需求分配GPU
        best_gpu = self._find_best_gpu(model_id)
        if best_gpu:
            return self._assign_task(best_gpu, task)
        else:
            # 资源不足时排队等待
            heapq.heappush(self.model_queue[model_id], task)
            return None
    
    def _find_best_gpu(self, model_id):
        # 简化的资源匹配算法
        model = self.model_info[model_id]
        for gpu in self.resource_pool:
            if gpu['available_memory'] >= model['memory']:
                return gpu
        return None

关键优化点

1. 动态资源监控：每秒更新GPU使用率
2. 优先级队列：根据业务重要性调整任务优先级
3. 模型缓存预热：提前加载高频模型到内存

部署建议

• 使用Kubernetes管理容器化推理服务
• 配置Prometheus监控指标
• 建立灰度发布机制

该方案已在多个生产环境中验证，可有效提升多模型推理系统的整体吞吐量。