微服务架构中大模型推理延迟优化技巧

在微服务架构中，大模型推理延迟优化是提升用户体验的关键环节。本文将从实际案例出发，分享几种可复现的优化技巧。

1. 模型量化与压缩 使用TensorRT或ONNX Runtime对大模型进行量化处理，可显著降低推理延迟。以LLaMA-7B模型为例，通过INT8量化可将延迟降低约40%。

# 使用TensorRT优化模型
python -m torch_tensorrt.convert --input-file model.pt --output-file optimized_model.trt

2. 异步推理队列 在服务端实现异步处理队列，避免阻塞主线程。使用Python的asyncio库和aiohttp框架。

import asyncio
import aiohttp
async def async_inference(prompt):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('/inference', json={'prompt': prompt}) as resp:
            return await resp.json()

3. 缓存机制优化 建立多层缓存策略，减少重复推理开销。使用Redis缓存高频请求结果。

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
cache_key = f"inference:{prompt_hash}"
result = r.get(cache_key)
if not result:
    result = model_inference(prompt)
    r.setex(cache_key, 3600, result)  # 缓存1小时

这些方法在实际项目中已验证有效，建议结合业务场景灵活应用。