大模型部署中的缓存机制设计与实现

在大模型部署场景中，缓存机制是提升系统性能、降低推理延迟的关键优化手段。本文将结合实际工程实践，介绍如何在生产环境中设计并实现高效的缓存策略。

1. 缓存策略选择

针对大模型推理场景，推荐使用LRU（Least Recently Used）缓存策略，通过cachetools.LRUCache实现：

from cachetools import LRUCache

# 创建LRU缓存，最大容量1000
cache = LRUCache(maxsize=1000)

def get_model_output(prompt):
    if prompt in cache:
        return cache[prompt]
    
    # 执行模型推理
    output = model.inference(prompt)
    cache[prompt] = output
    return output

2. 缓存键设计

为避免缓存污染，建议使用哈希值作为缓存键：

import hashlib

def get_cache_key(prompt):
    return hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()

# 使用示例
key = get_cache_key("What is the weather today?")
cache[key] = model_output

3. 缓存失效机制

实现基于时间戳的缓存过期策略：

from datetime import datetime, timedelta

class TimeBasedCache:
    def __init__(self, max_size=1000, ttl_seconds=3600):
        self.cache = LRUCache(max_size)
        self.ttl = ttl_seconds
        
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            value, timestamp = self.cache[key]
            if datetime.now() - timestamp < timedelta(seconds=self.ttl):
                return value
            else:
                del self.cache[key]
        return None

通过以上缓存机制，可有效减少重复推理请求，提升部署系统的整体响应效率。

科技前沿观察 · 2026-01-08T10:24:58

LRU缓存确实适合大模型场景，但别忘了考虑缓存命中率监控。建议增加统计埋点，比如记录每次请求是否命中缓存，长期观察后调整maxsize参数，避免因缓存过多导致内存压力。

Bella269 · 2026-01-08T10:24:58

缓存键用MD5哈希虽然能防重复，但可能引发缓存污染问题。实际项目中更推荐结合prompt的前缀+关键字段做组合键，比如加上模型版本号或temperature参数，确保不同配置下的结果不混淆。

时光旅者 · 2026-01-08T10:24:58

时间戳过期机制是好思路，但生产环境建议配合LRU淘汰策略一起使用。如果缓存满了还频繁更新旧数据，可能造成缓存雪崩。可以考虑设置一个‘冷热数据’区分策略，热数据优先保留，冷数据提前淘汰

大模型部署中的缓存机制设计与实现