在大模型推理场景中，批处理（Batching）和并行处理（Parallelism）是提升系统吞吐量的关键策略。本文将从实际部署经验出发，分享如何在保证延迟的前提下优化这两个核心机制。
批处理策略
批处理的核心在于将多个请求合并为一个批次进行处理，从而提高GPU/CPU利用率。以Hugging Face Transformers为例，使用DataLoader配合自定义collate_fn可以实现基础的批处理逻辑：
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, texts):
self.texts = texts
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
return self.texts[idx]
# 自定义批处理函数
def custom_collate_fn(batch):
# 假设batch中的每个元素是文本字符串
return batch # 可根据需要添加tokenization逻辑
# 构建DataLoader
loader = DataLoader(
dataset=TextDataset(texts),
batch_size=32,
collate_fn=custom_collate_fn,
num_workers=4
)
并行处理策略
并行处理包括模型并行、数据并行和流水线并行。在实际部署中，我们通常采用多实例（multi-instance）方式实现推理服务的水平扩展：
import asyncio
import aiohttp
async def batch_inference(session, texts):
async with session.post('/inference', json={'texts': texts}) as response:
return await response.json()
async def process_batch_parallel(texts, batch_size=32):
tasks = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i+batch_size]
task = asyncio.create_task(batch_inference(session, batch))
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks)
return [item for sublist in results for item in sublist]
实际优化建议
- 动态批处理：根据系统负载动态调整批次大小，避免过大的批导致延迟增加。
- 预热机制：在服务启动后执行一次预热请求，确保GPU缓存和内存分配完成。
- 队列管理：实现优先级队列，保证高优先级请求的响应速度。
通过合理配置批处理与并行策略，可以显著提升大模型推理系统的整体性能。
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