推理服务中请求处理延迟优化技巧总结

在大模型推理服务中，请求处理延迟是影响用户体验的关键因素。本文总结了几种实用的优化技巧。

1. 批处理优化 通过将多个小请求合并为一个批次处理，可以显著提升吞吐量并降低平均延迟。使用torch.cat()或torch.stack()进行批量处理，例如：

batched_inputs = torch.cat([inputs], dim=0)
outputs = model(batched_inputs)

2. 异步请求处理 采用异步机制避免I/O阻塞。使用asyncio和aiohttp实现异步推理：

async def async_inference(prompt):
    return await model.async_forward(prompt)

3. 缓存策略优化 对频繁查询的结果进行缓存，减少重复计算。使用Redis或本地内存缓存：

if cache.exists(key):
    return cache.get(key)
result = model(prompt)
cache.set(key, result)

4. 模型量化与剪枝 通过INT8量化或模型剪枝减少计算资源消耗。使用torch.quantization进行量化：

model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)

这些方法可结合使用，持续监控延迟指标并迭代优化。