模型推理响应时间优化

模型推理响应时间优化踩坑记录

问题背景

作为DevOps工程师，在部署生产模型时发现推理响应时间从正常的150ms飙升到800ms+，严重影响用户体验。通过监控系统定位到关键指标异常。

关键监控指标设置

# Prometheus监控配置
- model_inference_duration_seconds{job="model-api"}  # 推理耗时
- model_request_count_total{job="model-api"}      # 请求总量
- model_error_count_total{job="model-api"}      # 错误计数
- model_memory_usage_bytes{job="model-api"}     # 内存使用

# 告警规则配置
ALERT ModelLatencyHigh
  IF rate(model_inference_duration_seconds[5m]) > 300ms
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型推理延迟过高"
    description = "推理平均耗时超过300ms，当前值 {{ $value }}"
  }

复现步骤

1. 部署Prometheus监控配置
2. 在Grafana创建仪表盘查看model_inference_duration_seconds
3. 观察到响应时间超过阈值后，执行以下优化：

# 优化前：单实例推理
python -m pip install torch==1.9.0

# 优化后：启用TensorRT加速
pip install nvidia-tensorrt
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"

实际效果

通过引入TensorRT和调整GPU资源分配，推理时间从800ms降低到120ms，告警恢复正常。建议在模型部署时就配置好监控告警，避免生产环境出现雪崩效应。