对比分析：LLM推理延迟优化手段效果
在大模型微服务架构中，推理延迟优化是提升用户体验的关键。本文对比了三种主流优化手段的效果。
1. 模型量化压缩
通过将FP32模型量化为INT8，在保持精度的前提下可降低约40%的推理延迟。使用TensorRT进行量化：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 构建网络...
cfg = builder.create_builder_config()
cfg.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
engine = builder.build_engine(network, cfg)
2. 批处理优化
将多个请求合并为批量处理，减少GPU调用次数。通过设置批处理大小为32：
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="llama-7b", batch_size=32)
3. 缓存机制
使用Redis缓存热门请求结果，减少重复计算。Python实现示例：
import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 缓存查询...
实验对比
在相同硬件配置下测试1000次推理请求，平均延迟分别为：量化压缩25ms、批处理35ms、缓存机制15ms。可见缓存机制效果最优。
该实践对DevOps工程师部署LLM服务具有重要参考价值。
讨论