微服务架构下大模型调优经验

最近在微服务架构中集成大模型服务时踩了不少坑，分享一些实用的调优经验。

问题背景

在将大模型服务拆分为独立微服务后，发现接口响应时间飙升，从原来的200ms增长到1500ms+。通过监控发现主要瓶颈集中在模型加载和上下文处理环节。

调优步骤

1. 模型缓存优化

from functools import lru_cache
import time

@lru_cache(maxsize=32)
def load_model(model_name):
    # 模型加载耗时操作
    time.sleep(0.5)  # 模拟加载时间
    return model

2. 异步处理机制

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import asyncio

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

async def process_request(request_data):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    result = await loop.run_in_executor(executor, 
                                       process_model_inference, 
                                       request_data)
    return result

3. 请求队列控制

from queue import Queue
import threading

request_queue = Queue(maxsize=100)

# 限流处理
while not request_queue.empty():
    if request_queue.qsize() > 50:
        time.sleep(0.1)  # 等待处理
        continue