在大模型推理服务中，QPS（每秒查询数）是衡量系统性能的核心指标。本文将对比几种常见的QPS优化策略，并提供可复现的实践方案。
1. 模型量化优化
量化是降低模型推理成本的有效手段。使用PyTorch的torch.quantization模块进行INT8量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 准备量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 进行量化
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)
量化后的模型推理速度可提升2-4倍，但精度损失需控制在可接受范围内。
2. 批处理优化
通过增加batch size来提高吞吐量。使用transformers库的pipeline进行批量推理：
from transformers import pipeline
pipe = pipeline('text-generation', model='model_path')
# 设置batch_size参数
results = pipe(['prompt1', 'prompt2', 'prompt3'], batch_size=8)
但需注意内存占用和响应延迟的平衡。
3. 异步推理优化
使用asyncio进行异步处理，避免I/O等待：
import asyncio
async def async_inference(prompt):
# 异步推理逻辑
return await model(prompt)
# 并发执行多个请求
promises = [async_inference(p) for p in prompts]
results = await asyncio.gather(*promises)
性能对比测试
在相同硬件环境下，采用上述优化策略后，QPS提升幅度可达150%-300%。建议结合实际业务场景选择最优组合方案。
结论
QPS优化是一个多维度的系统工程，需要综合考虑模型架构、硬件配置和业务需求。
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