大模型推理过程中的负载均衡策略

大模型推理过程中的负载均衡策略踩坑记录

最近在研究大模型推理服务的负载均衡优化时，踩了不少坑，分享一下经验教训。

问题背景

在高并发场景下，我们发现模型推理服务存在明显的性能瓶颈。通过监控发现，部分推理节点负载过高，而其他节点相对空闲，典型的负载不均问题。

初步尝试

首先尝试了简单的轮询调度策略，代码如下：

import random

class SimpleRoundRobin:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.current_index = 0
    
    def get_server(self):
        server = self.servers[self.current_index]
        self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)
        return server

但实际测试中发现，由于不同模型推理任务耗时差异较大，简单的轮询策略效果不佳。

踩坑过程

经过多次测试，我尝试了基于响应时间的动态调度算法。通过监控每个节点的平均响应时间和处理队列长度，动态调整请求分发策略。

import time

class DynamicLoadBalancer:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.server_stats = {server: {'response_time': 0, 'queue_length': 0} 
                           for server in servers}
    
    def get_optimal_server(self):
        # 基于响应时间和队列长度计算权重
        min_score = float('inf')
        best_server = None
        
        for server, stats in self.server_stats.items():
            score = (stats['response_time'] * 0.6 + 
                    stats['queue_length'] * 0.4)
            if score < min_score:
                min_score = score
                best_server = server
        
        return best_server

实际效果

最终采用基于机器学习的预测模型来预估各节点负载，通过持续监控和自适应调整，实现了较为理想的负载均衡效果。建议在实际部署中加入异常节点检测机制，避免单点故障影响整个系统。

总结

大模型推理服务的负载均衡需要综合考虑多个因素，在实际应用中要持续优化策略。