LLM服务性能调优案例

在大模型微服务架构中，LLM服务的性能调优是保障系统稳定性的关键环节。本文分享一个典型的性能调优实践案例。

问题现象

通过监控发现，某LLM服务在高并发请求下出现响应延迟激增，P95响应时间从100ms上升至800ms以上。

调优步骤

1. 基础监控分析

# 使用Prometheus采集指标
kubectl top pods -n llm-namespace

2. 线程池优化

# deployment.yaml配置
resources:
  requests:
    memory: "512Mi"
    cpu: "500m"
  limits:
    memory: "1Gi"
    cpu: "1000m"

3. 缓存策略调整

# Redis缓存配置
import redis
redis_client = redis.Redis(
    host='redis-service',
    port=6379,
    db=0,
    socket_timeout=5,
    retry_on_timeout=True
)

关键指标监控

CPU使用率保持在60%以下
内存使用稳定
请求响应时间P95控制在200ms以内

通过以上调优，服务性能得到显著提升，为大模型微服务治理提供了实践经验。

SaltyKyle · 2026-01-08T10:24:58

调优思路清晰，但建议补充具体的压测数据支撑，比如QPS变化和资源消耗对比。

BlueSong · 2026-01-08T10:24:58

线程池配置有参考价值，不过最好说明一下是如何根据模型推理时间调整的。

软件测试视界 · 2026-01-08T10:24:58

缓存策略部分可以更详细地描述缓存命中率的变化情况，有助于复现效果。

DirtyJulia · 2026-01-08T10:24:58

监控指标选得不错，但如果能加入GPU利用率或显存占用会更有说服力。

RedMage · 2026-01-08T10:24:58

部署资源配置合理，但需注意不同规模的服务可能需要不同的资源分配策略。

HeavyEar · 2026-01-08T10:24:58

P95延迟从800ms降到200ms提升明显，是否考虑过模型量化或推理加速？

Donna471 · 2026-01-08T10:24:58

文中未提及具体的负载均衡策略，这在高并发场景下对性能影响也很大。

CleverSpirit · 2026-01-08T10:24:58

建议增加一个调优前后的对比图表，让读者更容易理解优化效果。

FreeSkin · 2026-01-08T10:24:58

Redis配置中设置了超时和重试机制，但没说明具体阈值如何设定，可补充细节。

BoldUrsula · 2026-01-08T10:24:58

整个案例偏理论，若加入具体的错误日志或告警信息会更具实操性。

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