在大模型推理场景中，性能优化是提升用户体验和降低算力成本的关键。本文将重点介绍两种核心优化策略：缓存机制与批处理优化，并结合实际代码示例展示如何在实际项目中落地这些技巧。
一、缓存策略优化
缓存的核心思想是避免重复计算相同输入的结果。以LLM推理为例，当多个请求使用相同的提示词时，可以将前一次的输出结果进行缓存，后续直接返回缓存值。
from functools import lru_cache
import time
class LLMCache:
def __init__(self, maxsize=128):
self.cache = {}
self.maxsize = maxsize
def get(self, key):
return self.cache.get(key)
def set(self, key, value):
if len(self.cache) >= self.maxsize:
# 简单的LRU策略
oldest_key = next(iter(self.cache))
del self.cache[oldest_key]
self.cache[key] = value
# 使用示例
llm_cache = LLMCache(maxsize=64)
def llm_inference(prompt):
cached_result = llm_cache.get(prompt)
if cached_result:
return cached_result
# 模拟推理耗时
time.sleep(0.1)
result = f"Result for {prompt}"
llm_cache.set(prompt, result)
return result
二、批处理优化
批处理通过将多个请求合并成一个批次进行推理，从而提升吞吐量。对于LLM来说，单个模型输入的张量维度可以被有效利用。
import torch
def batch_inference(prompts, model, tokenizer):
# Tokenize all prompts
inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
return outputs.logits
# 使用示例
prompts = ["Hello world", "How are you?"]
batch_result = batch_inference(prompts, model, tokenizer)
三、结合使用：缓存+批处理
将缓存与批处理结合使用，可以进一步提升系统效率。通过判断是否已有缓存结果，决定是否需要将请求加入批处理队列。
综上所述，合理地应用缓存与批处理策略可以显著提升LLM推理的性能，在资源有限的情况下最大化输出效果。
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