大模型部署中的访问频率限制策略

大模型部署中的访问频率限制策略踩坑记录

在为公司内部部署大模型服务时，我们遇到了一个典型的访问频率限制问题。最初，我们没有设置任何频率控制策略，导致系统在高并发请求下出现性能瓶颈。

问题复现步骤

1. 首先使用以下Python脚本模拟高并发请求：

import requests
import threading

def send_request():
    response = requests.post('http://localhost:8000/inference', 
                          json={'prompt': '你好'}, 
                          timeout=10)
    print(response.status_code)

# 创建100个线程同时发送请求
threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=send_request)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

2. 观察到系统响应时间急剧增加，部分请求返回503错误。

解决方案

我们采用了令牌桶算法实现频率限制：

from collections import defaultdict
import time

class TokenBucket:
    def __init__(self, rate, capacity):
        self.rate = rate  # 每秒生成令牌数
        self.capacity = capacity  # 容量
        self.tokens = capacity  # 当前令牌数
        self.last_time = time.time()

    def consume(self, tokens=1):
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_time
        self.last_time = now
        
        # 补充令牌
        new_tokens = elapsed * self.rate
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens)
        
        if self.tokens >= tokens:
            self.tokens -= tokens
            return True
        return False

# 在API入口添加限制
bucket = TokenBucket(rate=10, capacity=50)

总结

这个踩坑经历提醒我们，在部署大模型服务时，必须考虑访问频率控制，避免因突发流量导致系统崩溃。建议在生产环境中采用更完善的限流策略。