LLM微服务架构下的数据处理优化策略

在LLM微服务架构中，数据处理优化是提升系统性能的关键环节。最近在实践中踩了不少坑，分享一下经验。

问题背景：我们的LLM服务拆分为文本预处理、模型推理、结果后处理三个微服务，但发现数据在服务间传输时存在大量冗余和延迟。

解决方案：通过引入消息队列实现异步处理，并优化数据序列化方式

# 优化前的同步调用
import requests

def process_text(text):
    response = requests.post('http://preprocess-service:8000', json={'text': text})
    processed_data = response.json()
    # 等待处理完成
    return processed_data

# 优化后的异步处理
import asyncio
import aiohttp

async def async_process_text(text):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('http://preprocess-service:8000', json={'text': text}) as response:
            return await response.json()

监控实践：建议在每个微服务中添加请求耗时监控，使用Prometheus收集指标，并设置告警规则。

关键收获：微服务治理不仅要关注拆分合理性，更要重视数据流动的效率优化。