模型推理吞吐量提升方案

模型推理吞吐量提升方案

问题背景

最近发现线上模型推理延迟从50ms飙升到200ms，通过监控系统定位到吞吐量瓶颈。以下是完整的排查和优化过程。

监控指标配置

首先在Prometheus中配置关键指标：

# 模型推理延迟 (p95)
model_inference_duration_seconds{quantile="0.95"}

# 推理QPS
rate(model_inference_count[1m])

# 并发请求数
model_concurrent_requests

# GPU使用率
nv_gpu_utilization

告警规则设置

- alert: HighInferenceLatency
  expr: model_inference_duration_seconds{quantile="0.95"} > 100
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型推理延迟过高"

- alert: LowThroughput
  expr: rate(model_inference_count[1m]) < 500
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型吞吐量下降"

优化方案实施

1. 增加批处理：将单请求改为批量处理

   # 优化前
   def predict_single(data):
       return model.predict(data)
   
   # 优化后
   def predict_batch(data_list):
       batch = np.array(data_list)
       return model.predict(batch)
   

2. 模型量化：使用TensorRT优化模型推理

3. 资源扩容：增加GPU实例数量

效果验证

优化后QPS从450提升至1200，p95延迟从200ms降至80ms。