大模型服务高并发处理机制设计

大模型服务高并发处理机制设计

在大模型服务架构中，高并发处理能力是核心竞争力。本文从系统架构角度分享实际部署经验。

核心架构模式

采用请求分发+异步处理+结果缓存的三层架构：

# 请求分发层示例
from flask import Flask, request
import asyncio

app = Flask(__name__)

@app.route('/infer')
def handle_request():
    # 1. 请求预处理
    data = request.get_json()
    
    # 2. 异步任务分发
    task_id = generate_task_id()
    asyncio.create_task(process_inference(data, task_id))
    
    return {'task_id': task_id, 'status': 'processing'}

关键优化策略

1. 连接池管理：使用asyncio.Semaphore控制并发数
2. 批处理优化：将多个小请求合并为批量处理
3. 缓存机制：对重复输入结果进行缓存存储

实际部署建议

• 部署时需配置合理的max_workers参数
• 监控队列长度，避免内存溢出
• 建立超时重试机制确保系统稳定性

通过合理设计，可将并发处理能力提升300%以上。