大模型推理中的模型缓存策略
在大模型推理场景中，缓存策略是提升性能和降低延迟的关键技术之一。本文将从实际应用角度出发，探讨几种主流的缓存策略，并提供可复现的实现方案。
1. 基于Key-Value Cache的缓存
这是最基础也是最常用的缓存方式，通过将前缀序列对应的键值对缓存起来，在后续推理中直接使用已计算结果。在HuggingFace Transformers库中可以这样实现：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 模拟缓存机制
kv_cache = {}
# 前缀序列处理
input_ids = tokenizer.encode("Hello world", return_tensors="pt")
outputs = model(input_ids, output_hidden_states=True)
# 缓存隐藏状态
key = tuple(input_ids.tolist())
kv_cache[key] = outputs.hidden_states
2. 自适应缓存淘汰策略
对于资源受限的环境，需要实现LRU或LFU等缓存淘汰算法。以下为简化版LRU实现：
from collections import OrderedDict
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.cache = OrderedDict()
def get(self, key):
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
return self.cache[key]
return None
def put(self, key, value):
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
elif len(self.cache) >= self.capacity:
self.cache.popitem(last=False)
self.cache[key] = value
3. 多级缓存架构
在实际部署中，可以结合内存缓存和分布式缓存。例如使用Redis作为外部缓存层：
import redis
import pickle
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 存储
redis_client.set('cache_key', pickle.dumps(cache_data))
# 获取
cached_data = redis_client.get('cache_key')
if cached_data:
data = pickle.loads(cached_data)
通过合理设计缓存策略，可以在保证推理准确性的同时显著提升系统吞吐量。建议在实际应用中根据具体场景选择合适的缓存方式并进行性能测试。
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