在生产环境中，大模型推理时并发处理能力不足是一个常见问题。本文将从架构优化、资源调度和缓存策略三个维度提供可复现的解决方案。
1. 架构层面的并发优化
使用FastAPI + Uvicorn进行异步处理：
from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
@app.get("/infer")
async def model_inference(prompt: str):
# 异步执行推理任务
result = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
None, model.predict, prompt)
return {"result": result}
2. 资源调度优化
通过模型实例池管理并发：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
class ModelPool:
def __init__(self, max_workers=10):
self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)
self.lock = threading.Lock()
def predict(self, prompt):
return self.executor.submit(model.predict, prompt).result()
3. 缓存策略实现
使用Redis缓存热门请求结果：
import redis
import json
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def cached_inference(prompt):
cache_key = f"model:{prompt}"
cached_result = redis_client.get(cache_key)
if cached_result:
return json.loads(cached_result)
result = model.predict(prompt)
redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(result))
return result
通过以上方案，可将并发处理能力提升5-10倍，建议在生产环境中结合具体场景进行参数调优。
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