大模型服务性能调优实战经验分享

大模型服务性能调优实战经验分享

在大模型微服务架构中，性能调优是保障服务稳定性和用户体验的关键环节。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的性能调优方法论。

问题定位与监控

首先，通过Prometheus + Grafana搭建监控体系，重点关注以下指标：

• 推理延迟（p95/p99）
• GPU利用率
• 内存使用率
• QPS变化趋势

# prometheus.yml配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

核心优化策略

1. 模型量化优化：将FP32模型转换为INT4，降低内存占用约75%
2. 批处理调优：通过调整batch_size参数，找到最佳吞吐量与延迟平衡点
3. 缓存机制：对高频请求结果进行Redis缓存，减少重复计算

实施步骤

1. 部署监控系统
2. 识别性能瓶颈
3. 应用优化措施
4. 验证效果并迭代

通过这套方法论，我们成功将服务响应时间从2.3s降低到0.8s，吞吐量提升150%。建议DevOps工程师结合自身业务场景，按步骤实施。