大规模语言模型部署中的缓存策略调优经验

大规模语言模型部署中的缓存策略调优经验

在大规模语言模型部署实践中，我们踩过不少坑。最初采用简单的Redis缓存方案，结果发现冷启动时大量请求直接打到模型，性能急剧下降。

问题复现步骤：

1. 部署基础缓存层：redis-cli set key value
2. 模拟高并发请求：ab -n 1000 -c 100 http://api/endpoint
3. 观察到模型响应时间从50ms飙升至500ms

实际优化方案：

采用多级缓存策略，结合LRU和LFU算法：

import redis
from collections import OrderedDict

# 多级缓存实现
class MultiLevelCache:
    def __init__(self):
        self.local_cache = OrderedDict()
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
        self.max_local_size = 1000

    def get(self, key):
        # 先查本地缓存
        if key in self.local_cache:
            self.local_cache.move_to_end(key)
            return self.local_cache[key]
        
        # 查Redis缓存
        value = self.redis_client.get(key)
        if value:
            self._update_local_cache(key, value)
            return value
        return None

通过调整本地缓存大小和Redis过期策略，最终将平均响应时间从500ms降低到80ms。