基于RabbitMQ的大模型消息队列实践

基于RabbitMQ的大模型消息队列实践

在大模型推理服务中，消息队列是解耦系统组件、实现异步处理的关键基础设施。本文分享一个基于RabbitMQ的实际部署经验。

架构设计

我们采用RabbitMQ作为消息中间件，构建了以下架构：

[前端请求] → [API网关] → [RabbitMQ队列] → [模型推理服务]

关键配置包括：

• 为每个模型创建专用队列
• 启用消息持久化
• 配置死信队列处理超时任务

核心代码实现

import pika
import json
from datetime import datetime

# 连接配置
connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters('localhost')
)
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='model_queue', durable=True)

# 发送消息
message = {
    'request_id': 'req_123',
    'prompt': '你好世界',
    'timestamp': datetime.now().isoformat()
}

channel.basic_publish(
    exchange='',
    routing_key='model_queue',
    body=json.dumps(message),
    properties=pika.BasicProperties(
        delivery_mode=2,  # 持久化
    )
)

性能优化

1. 合理设置并发消费者数量
2. 使用消息确认机制保证可靠性
3. 定期清理过期消息

该方案有效支撑了我们的大模型推理服务，建议在生产环境中优先考虑此架构方案。