大模型推理中缓存命中率低下的优化方案

大模型推理中缓存命中率低下的优化方案

在大模型推理过程中，缓存命中率低下会显著影响系统性能和响应速度。本文将介绍几种有效的优化策略。

问题分析

缓存命中率低通常由以下原因造成：

• 请求模式不规律
• 缓存键设计不合理
• 缓存过期策略不当

优化方案

1. 智能缓存键设计

import hashlib
import json

def create_cache_key(prompt, params):
    # 使用prompt内容和参数生成哈希键
    key_string = f"{prompt}_{json.dumps(params, sort_keys=True)}"
    return hashlib.md5(key_string.encode()).hexdigest()

2. 自适应缓存过期

import time
from collections import defaultdict

cache_ttl = defaultdict(lambda: 3600)  # 默认1小时

def get_cache_with_adaptive_ttl(key):
    if key in cache and time.time() - cache[key]['timestamp'] < cache_ttl[key]:
        return cache[key]['value']
    else:
        del cache[key]
        return None

3. 预热缓存策略

通过分析历史请求模式，提前预加载高频查询结果，可显著提升命中率。

这些方案需要在实际环境中进行测试验证，建议先在小规模数据集上验证效果。