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怎样优化大模型API服务的响应延迟？

2025-08-29
AIアンサー
1.1 K

API延迟优化全方案

针对Chitu的HTTP服务接口，可实施以下优化措施:

  • 预编译技术イネーブルinfer.use_cuda_graph=True消除核函数编译开销，实测可减少首token延迟40%
  • バッチ最適化調整request.batch_size参数平衡吞吐与延迟，推荐值8-16
  • メモリ管理設定infer.kv_cache_max限制KV缓存大小，防止OOM导致的重新计算
  • ハードウェアアクセラレーション：在支持NVLink的GPU上启用infer.fast_attention=True加速注意力计算

测试方法论：使用内置benchmark_serving.py工具，关注latency_p50歌で応えるfirst_token_time指标。建议对比FP8/BF16两种模式下的延迟表现，选择最优配置。

この答えは記事から得たものである。Chitu (Red Rabbit): 清華チームが発表した高性能大規模言語モデル推論フレームワークについて

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