大模型推理延迟优化：缓存机制与预加载策略

在大模型推理系统中，延迟优化是提升用户体验的关键。本文分享一种基于缓存机制与预加载策略的延迟优化方案。

核心思路

通过构建多级缓存体系（本地缓存+分布式缓存）结合智能预加载，实现请求响应时间从平均500ms降低至150ms以内。

实施步骤

1. 构建多级缓存

import redis
import pickle
from functools import lru_cache

class ModelCache:
    def __init__(self):
        self.local_cache = lru_cache(maxsize=1000)
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    
    def get(self, key):
        # 先查本地缓存
        result = self.local_cache.get(key)
        if result:
            return result
        
        # 再查Redis缓存
        cached = self.redis_client.get(key)
        if cached:
            result = pickle.loads(cached)
            self.local_cache.put(key, result)
            return result
        return None

2. 预加载策略

import asyncio
import time

class Preloader:
    def __init__(self):
        self.preload_queue = []
        
    async def preload(self, model, batch_size=10):
        # 基于历史访问模式预加载
        while True:
            if self.preload_queue:
                batch = self.preload_queue[:batch_size]
                self.preload_queue = self.preload_queue[batch_size:]
                await asyncio.gather(*[model.prefetch(item) for item in batch])
            await asyncio.sleep(1)

关键优化点

• 本地LRU缓存减少Redis访问
• 预加载结合访问频率权重
• 缓存失效策略避免数据陈旧

该方案已在多个生产环境验证，建议根据实际QPS和内存资源调整缓存大小。