大模型推理服务中响应时间控制技巧

大模型推理服务中响应时间控制技巧

在大模型推理服务中，响应时间是用户体验的核心指标。本文将分享几种实用的响应时间优化技巧。

1. 模型量化与压缩

通过量化技术减少模型大小和计算量：

import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic
# 动态量化模型
model = quantize_dynamic(
    model, 
    {torch.nn.Linear}, 
    dtype=torch.qint8
)

2. 批处理优化

合理设置batch_size：

# 批量推理示例
batch_size = 32
inputs = [input_data] * batch_size
outputs = model(inputs)

3. 缓存机制

使用Redis缓存热门请求：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 检查缓存
if r.exists(key):
    result = r.get(key)
else:
    result = model.inference(data)
    r.setex(key, 300, result)  # 缓存5分钟

4. 异步处理

采用异步方式提高并发性能：

import asyncio
async def async_inference(prompt):
    return await model.async_predict(prompt)

这些技巧可有效降低推理延迟，提升服务响应速度。