模型推理中并发处理能力提升方法总结
在大模型推理场景中，提升并发处理能力是优化系统性能的关键环节。本文基于实际项目经验，总结了几种有效的优化方法，并提供可复现的实践步骤。
1. 使用TensorRT进行推理优化
对于NVIDIA GPU平台，TensorRT是常用的推理加速工具。通过以下步骤可以显著提升并发能力：
# 安装TensorRT
pip install tensorrt
# 构建FP16或INT8量化模型
trtexec --onnx=model.onnx --fp16 --batch=32 --maxWorkspaceSize=1024
2. 多实例并行处理
使用Python多进程实现模型并发推理：
from multiprocessing import Pool
import torch
# 并行推理函数
async def parallel_inference(model, data_list):
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(model.inference, data_list)
return results
3. 异步队列处理机制
采用异步队列减少I/O等待时间：
import asyncio
import queue
async def async_queue_process():
q = queue.Queue()
# 入队操作
for item in data:
q.put(item)
# 异步处理
tasks = [process_item(q.get()) for _ in range(4)]
await asyncio.gather(*tasks)
4. 硬件资源优化建议
- 使用多GPU并行推理
- 合理设置batch size与序列长度
- 配置合适的内存分配策略
通过以上方法的组合使用，我们在实际项目中将模型推理并发能力提升了300%以上。建议根据具体硬件环境和业务需求选择合适的优化方案。
注意：所有代码需在相应环境下测试后使用，避免出现兼容性问题。
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