性能瓶颈分析
常见瓶颈:模型推理延迟、API调用等待、数据库查询慢。使用监控工具定位瓶颈:Prometheus监控指标、慢查询日志分析。
推理优化
优化模型推理:使用量化模型减少计算量、缓存常见查询结果、异步处理非阻塞操作、使用更快的推理引擎如vLLM。
并发处理
提高并发能力:使用异步处理asyncio、增加Worker数量、使用消息队列解耦、负载均衡分发请求。
缓存策略
实施多级缓存:内存缓存高频数据、Redis缓存会话数据、数据库缓存历史记录。合理的缓存策略显著提升响应速度。
常见瓶颈:模型推理延迟、API调用等待、数据库查询慢。使用监控工具定位瓶颈:Prometheus监控指标、慢查询日志分析。
优化模型推理:使用量化模型减少计算量、缓存常见查询结果、异步处理非阻塞操作、使用更快的推理引擎如vLLM。
提高并发能力:使用异步处理asyncio、增加Worker数量、使用消息队列解耦、负载均衡分发请求。
实施多级缓存:内存缓存高频数据、Redis缓存会话数据、数据库缓存历史记录。合理的缓存策略显著提升响应速度。