大模型推理中并发处理能力不足的解决方案

大模型推理中并发处理能力不足的解决方案

在大模型推理场景中，并发处理能力不足是一个常见问题，特别是在高负载环境下。本文将分享几种有效的优化方案。

问题分析

当多个请求同时访问大模型服务时，容易出现以下问题：

• 请求排队等待时间过长
• 内存资源竞争导致性能下降
• 线程阻塞影响整体吞吐量

解决方案

1. 异步处理机制

import asyncio
import aiohttp

async def async_inference(prompt, session):
    async with session.post('/inference', json={'prompt': prompt}) as response:
        return await response.json()

async def batch_process(prompts):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [async_inference(prompt, session) for prompt in prompts]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

2. 连接池优化

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter

session = requests.Session()
adapter = HTTPAdapter(
    pool_connections=20,
    pool_maxsize=20,
    max_retries=3
)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

3. 负载均衡配置

通过部署多个推理服务实例，并使用负载均衡器分发请求，可有效提升并发处理能力。

这些方案已在实际项目中验证有效，建议根据具体场景选择合适的组合方案。