推理服务中模型缓存策略优化实践

推理服务中模型缓存策略优化实践

最近在优化一个大模型推理服务时，发现缓存策略对性能影响巨大。作为一个在开源大模型训练与推理领域摸爬滚打的开发者，我深有体会。

问题背景

我们的服务使用了多个不同规模的模型，包括LLaMA-7B、Qwen-14B等。在高并发场景下，频繁的模型加载导致响应时间飙升。通过监控发现，模型加载耗时占总响应时间的60%以上。

解决方案

我们采用了多级缓存策略：

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

class ModelCache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
        self.max_size = 10
    
    def get_model(self, model_name):
        if model_name in self.cache:
            return self.cache[model_name]
        
        # 加载模型并缓存
        model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        
        # 只缓存必要的模型组件
        self.cache[model_name] = {
            'model': model,
            'tokenizer': tokenizer
        }
        
        return self.cache[model_name]

实践效果

通过上述优化，响应时间从平均3.2s降低到1.8s，性能提升约44%。值得注意的是，在部署时还需考虑模型的内存占用情况。

优化建议

• 合理设置缓存大小，避免内存溢出
• 使用LRU策略淘汰旧模型
• 考虑模型量化来减少内存占用

这是一次踩坑后总结的经验分享，希望能给同样在做推理优化的朋友们一些启发。