大模型推理服务性能优化实践

大模型推理服务性能优化实践

在大模型推理服务中，性能瓶颈往往出现在模型加载、计算调度和内存管理等环节。本文记录一次典型的性能优化踩坑经历。

问题现象

使用Hugging Face Transformers库部署的LLaMA-7B模型，在高并发请求下响应时间从500ms飙升至3000ms以上，CPU利用率接近100%。

排查过程

首先通过nvidia-smi检查GPU使用情况，发现显存占用正常但GPU利用率低。通过py-spy分析发现大量线程阻塞在模型加载阶段。

核心优化方案

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

class OptimizedInference:
    def __init__(self):
        # 使用半精度推理
        self.model = AutoModel.from_pretrained(
            "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
            torch_dtype=torch.float16,
            low_cpu_mem_usage=True
        )
        self.model = self.model.to("cuda")
        self.model.eval()
        
        # 启用模型并行
        if torch.cuda.device_count() > 1:
            self.model = torch.nn.DataParallel(self.model)
    
    def predict(self, inputs):
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(inputs)
            return outputs

验证效果

优化后，响应时间从3000ms降至800ms，CPU利用率下降至60%。通过torch.compile()进一步优化可将性能提升20%。

注意事项

• 请勿在生产环境直接使用未经测试的模型参数
• 建议结合实际硬件环境调整batch_size
• 安全测试时应遵循社区安全规范，避免恶意攻击行为