推理服务中请求处理延迟优化技巧

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。本文将分享几种实用的优化技巧。

1. 批处理优化

通过合并多个小请求为批量处理，可以显著减少GPU利用率和网络开销。使用torch.stack()将多个张量组合成批次：

# 原始单个请求处理
outputs = [model(x) for x in requests]

# 批量处理优化
batched_inputs = torch.stack(requests, dim=0)
outputs = model(batched_inputs)

2. 异步处理机制

采用异步非阻塞方式处理请求，避免线程阻塞。使用asyncio和concurrent.futures：

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def handle_request(request):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        result = await loop.run_in_executor(executor, model.predict, request)
    return result

3. 缓存策略

对频繁查询的响应结果进行缓存，减少重复计算。使用Redis或内存缓存：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 检查缓存
key = hash(request)
cached = r.get(key)
if cached:
    return json.loads(cached)
else:
    result = model.predict(request)
    r.setex(key, 300, json.dumps(result))  # 缓存5分钟
    return result

这些技巧可有效降低推理服务延迟，提升系统吞吐量。