大模型推理中Batch Size调优技巧

在大模型推理过程中，Batch Size的设置直接影响到推理性能和资源利用率。本文将分享一些实用的调优经验，并提供可复现的测试代码。

问题背景

在实际部署中，我们发现当Batch Size设置过小时（如1-4），GPU利用率较低；而设置过大时（如128+），会因显存不足导致OOM错误。因此需要找到一个平衡点。

调优步骤

基础测试：使用固定模型和输入数据，分别测试不同Batch Size下的性能表现
监控指标：记录每秒处理样本数（samples/sec）、GPU利用率、显存占用等
分析结果：绘制性能曲线，找出最优点

可复现代码

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 测试不同batch size
for batch_size in [1, 4, 8, 16, 32]:
    inputs = tokenizer(["Hello world"] * batch_size, return_tensors="pt", padding=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    print(f"Batch Size: {batch_size}, Output Shape: {outputs.logits.shape}")

实战建议

从较小值开始逐步增加
结合GPU显存监控工具（如nvidia-smi）
考虑模型结构和输入长度对Batch Size的影响

注意：本方法适用于大多数Transformer类大模型推理场景，具体数值需根据硬件配置调整。

HotMetal · 2026-01-08T10:24:58

Batch Size调优确实要结合显存和吞吐量综合考虑，建议先用小batch跑通，再逐步扩增观察GPU利用率变化。

晨曦微光 · 2026-01-08T10:24:58

代码里只测了输出shape，实际应该加时间戳统计QPS，才能准确定位最优batch size。

夜晚的诗人 · 2026-01-08T10:24:58

对于Llama系列模型，建议从8开始试，16-32通常是性能拐点，太大容易OOM，别盲目追求大batch。

GentleBird · 2026-01-08T10:24:58

nvidia-smi监控显存使用率是关键，我一般用脚本定时抓取，配合日志分析找到最佳平衡点

大模型推理中Batch Size调优技巧