大规模语言模型推理延迟控制方案

在大模型系统架构设计中，推理延迟控制是决定用户体验的关键因素。本文将从实际部署角度，对比分析几种主流延迟控制方案。

延迟控制方案对比

1. 批处理优化方案

通过增加批处理大小来提升吞吐量，但会增加单个请求的延迟。

# 批处理示例代码
from transformers import pipeline

def batch_inference(model, texts, batch_size=8):
    pipeline = pipeline("text-generation", model=model)
    results = []
    for i in range(0, len(texts), batch_size):
        batch = texts[i:i+batch_size]
        batch_results = pipeline(batch)
        results.extend(batch_results)
    return results

2. 异步推理方案

使用异步处理避免请求阻塞，适合高并发场景。

import asyncio

async def async_inference(model, prompt):
    # 异步调用示例
    result = await model.async_generate(prompt)
    return result

实际部署建议

根据实际测试数据，推荐采用混合策略：对短文本使用大批次批处理，长文本采用异步非阻塞处理。通过监控系统实时调整参数，实现延迟与吞吐量的最佳平衡。

可复现步骤：

1. 部署模型服务
2. 测试不同批次大小的性能表现
3. 对比异步与同步处理的延迟差异
4. 根据业务需求调整策略参数