微服务下大模型服务调优

在大模型微服务架构下，我们遇到了典型的性能瓶颈问题。最近在对一个基于LLM的对话系统进行微服务改造时，发现服务间调用延迟飙升。

问题现象：服务A调用服务B进行文本生成，平均响应时间从200ms上升到1500ms。

排查过程：

首先检查了服务监控指标，发现服务B的CPU使用率正常，但内存频繁GC
通过分布式追踪工具定位到问题发生在模型加载阶段
检查代码发现每次请求都重新加载了完整的模型权重

解决方案：

# 优化前
@app.route('/generate')
def generate():
    model = load_model()  # 每次都重新加载
    return model.predict(prompt)

# 优化后
model = None

@app.route('/generate')
def generate():
    global model
    if model is None:
        model = load_model()  # 只加载一次
    return model.predict(prompt)

验证效果：通过增加服务B的实例数量并配合模型缓存，将平均响应时间从1500ms降低到300ms以内。同时建立了完善的监控告警机制，确保服务稳定性。

建议：在大模型微服务治理中，要特别关注模型加载、缓存策略和资源隔离等关键点。