大模型服务部署后的性能优化

大模型服务部署后的性能优化踩坑记录

最近在将大模型服务微服务化改造后，遇到了严重的性能问题，特此记录一下踩坑过程。

问题现象

部署后发现推理延迟从原来的100ms飙升到1500ms，且CPU使用率异常高。

排查过程

第一步：监控数据收集

# 使用Prometheus监控指标
kubectl top pods
kubectl describe pod <model-pod-name>

第二步：内存泄漏定位 发现模型加载时存在内存泄漏，使用以下命令排查：

import tracemalloc
tracemalloc.start()
# 执行模型推理
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
snapshot.print_stats(limit=10)

第三步：模型缓存优化 原代码中每次请求都重新加载模型，改为单例模式：

# 优化前
@app.route('/predict')
def predict():
    model = load_model()  # 每次都加载
    return model.predict(data)

# 优化后
model_instance = None

@app.route('/predict')
def predict():
    global model_instance
    if not model_instance:
        model_instance = load_model()
    return model_instance.predict(data)

解决方案

1. 增加内存监控告警
2. 优化模型加载策略
3. 设置合理的资源限制和请求

经验总结

微服务治理中，性能优化需要从监控、缓存、资源管理多维度入手，避免服务拆分过度导致的复杂性问题。