大模型推理阶段并发处理能力优化

大模型推理阶段并发处理能力优化

随着大模型应用的普及，推理阶段的性能瓶颈日益凸显。本文将从架构优化角度探讨如何提升大模型推理的并发处理能力。

核心优化思路

1. 批处理优化 通过合理设置batch size来平衡吞吐量与延迟。使用以下代码示例进行测试：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 批量处理测试
sentences = ["Hello world", "How are you", "Good morning"]
inputs = tokenizer(sentences, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)

2. 异步处理机制 使用asyncio实现异步推理：

import asyncio
import aiohttp

async def async_inference(prompt):
    # 异步推理逻辑
    pass

async def main():
    tasks = [async_inference(prompt) for prompt in prompts]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

实际部署建议

• 使用GPU多卡并行处理
• 启用模型量化技术降低内存占用
• 配置合适的缓存策略

通过以上优化手段，可将推理并发能力提升30-50%。