大模型推理延迟控制：异步响应与缓存机制踩坑记录
最近在为一个大模型推理服务做性能优化时，踩了不少坑，分享一下异步响应和缓存机制的实际应用经验。
问题背景
我们的大模型API在高并发场景下延迟飙升，初步排查发现主要瓶颈在于模型推理耗时过长。尝试了简单地增加实例数，但成本太高且效果有限。
异步响应实践
首先我们采用了异步处理模式：
import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
async def async_inference(prompt):
# 使用线程池执行耗时推理
loop = asyncio.get_event_loop()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
result = await loop.run_in_executor(executor, model.infer, prompt)
return result
缓存机制
接着引入Redis缓存：
import redis
import hashlib
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_cached_response(prompt):
key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
cached = cache.get(key)
if cached:
return json.loads(cached)
return None
踩坑总结
- 异步处理需要合理设置线程池大小，过大容易导致资源争抢
- 缓存key设计要避免hash冲突，建议使用MD5+前缀
- 需要考虑缓存失效策略，避免返回过期结果
实际效果：延迟从平均800ms降至200ms，QPS提升3倍。
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