多模型推理系统架构设计思路

多模型推理系统架构设计思路

在实际生产环境中，我们面临多个模型同时部署的复杂场景。本文分享一个基于NVIDIA TensorRT和ONNX Runtime的多模型推理系统架构。

核心架构设计

采用分层架构：

1. 模型管理层 - 使用ModelDB存储版本控制的模型文件
2. 推理引擎层 - 集成TensorRT优化的模型和ONNX Runtime通用模型
3. 服务调度层 - 基于负载均衡的路由策略

具体实现步骤

1. 模型转换与优化：

# TensorRT优化示例
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=optimized.engine --explicitBatch

2. 负载均衡配置：

import ray
ray.init()

@ray.remote
class ModelActor:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = load_optimized_model(model_path)
        
    def predict(self, data):
        return self.model.inference(data)

3. 性能监控： 使用Prometheus收集推理延迟、吞吐量等指标，设置告警阈值。

关键优化点

• 混合精度推理降低内存占用
• 动态batch size调节
• 多GPU资源池化管理

该方案已在线上环境稳定运行6个月，平均推理延迟降低40%。