大规模模型推理中的异步加载机制设计

大规模模型推理中的异步加载机制设计踩坑记录

最近在为一个大规模语言模型推理系统设计异步加载机制时，踩了不少坑，分享一下实际经验。

背景问题

我们面临的主要问题是：当用户请求到来时，模型权重需要从存储设备加载到内存中。对于大型模型（如7B参数），这个过程可能耗时数十秒，严重影响用户体验。

我们的方案设计

最初尝试了简单的预加载策略，但发现资源浪费严重。于是我们采用了异步加载机制：

import asyncio
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class AsyncModelLoader:
    def __init__(self):
        self.model_cache = {}
        self.loading_tasks = {}
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
        
    async def load_model(self, model_id):
        # 检查是否已经在加载
        if model_id in self.loading_tasks:
            return await self.loading_tasks[model_id]
        
        # 创建新的加载任务
        task = asyncio.create_task(self._load_with_cache(model_id))
        self.loading_tasks[model_id] = task
        return await task
    
    async def _load_with_cache(self, model_id):
        # 模拟异步加载过程
        loop = asyncio.get_event_loop()
        await loop.run_in_executor(self.executor, self._simulate_loading, model_id)
        
        # 加载完成后缓存结果
        self.model_cache[model_id] = f"loaded_model_{model_id}"
        return self.model_cache[model_id]
    
    def _simulate_loading(self, model_id):
        # 模拟IO等待
        time.sleep(2)
        print(f"Model {model_id} loaded successfully")

实际踩坑点

1. 并发控制问题：最初没有限制并发加载数量，导致大量内存占用和CPU争抢
2. 缓存失效策略：没有考虑模型版本更新的问题
3. 错误处理缺失：加载失败时没有重试机制

优化建议

• 增加最大并发数控制
• 实现LRU缓存淘汰机制
• 添加加载超时和重试机制

这套方案在实际部署中确实提升了系统响应速度，但需要根据具体硬件配置调整参数。