推理服务中并发处理能力优化方法总结

在开源大模型推理服务中，并发处理能力是决定系统性能的关键因素。本文总结了几个核心优化方法。

1. 连接池优化 使用连接池管理数据库连接，避免频繁创建销毁连接。以Python为例：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(
    'postgresql://user:pass@localhost/db',
    pool_size=20,
    max_overflow=0
)

2. 异步处理机制 采用异步框架如FastAPI提升并发处理能力：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/inference")
async def inference(data: dict):
    # 非阻塞处理
    result = await model.async_predict(data)
    return result

3. 缓存策略 部署Redis缓存热点数据，减少重复计算：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 查询缓存
result = r.get(key)
if not result:
    result = model.predict(data)
    r.setex(key, 3600, result)  # 缓存1小时

这些优化方法可有效提升推理服务并发处理能力，建议根据实际场景选择合适的组合方案。

讨论

选择表情