如何解决llm的并发问题?

最后发布时间 : 2025-02-25 00:25:31 浏览量 :

24G显存的3090显卡部署7b的模型，每秒的最大的请求数是多少(QPS)?

要计算24GB显存的3090显卡部署7B参数模型的每秒最大请求数（QPS），需要考虑多个因素，包括模型的大小、显存占用、输入数据的大小、推理的复杂度以及具体的优化手段。

1. 模型大小和显存占用：

7B（7亿参数）的模型大约需要12GB到16GB的显存来加载（具体取决于模型的具体架构和权重优化）。
因此，24GB显存的3090显卡理论上可以加载7B模型并运行多个并发请求，但显存的分配也会受到其他因素（如batch size、上下文窗口大小、其他缓存等）的影响。

2. 推理时间：

7B模型的推理时间：大概需要几十毫秒到几百毫秒（根据输入文本长度、batch size等因素）。
假设每个请求的推理时间为50毫秒（这个数字会因为实现和硬件优化而有所不同）。

3. 最大QPS：

最大QPS = 1 / 推理时间
假设每个请求的推理时间是50毫秒，那么最大QPS大约为： $\text{QPS} = \frac{1}{0.05} = 20 \, \text{requests per second}$

4. 实际情况的考虑：

Batch size：如果可以并行处理多个请求（通过增大batch size），则QPS可能会更高。
硬件优化：通过使用特定的推理库（如NVIDIA TensorRT、DeepSpeed、HuggingFace Accelerate等），以及利用Tensor核心等硬件特性，可能会提高推理速度。
显存使用：如果对显存进行精细化管理，如使用量化、模型分割等技术，可以减少显存的占用并提高QPS。

结论：

假设每个请求的推理时间大约是50毫秒，24GB显存的RTX 3090显卡上部署7B模型的最大QPS大约为 20 个请求每秒。这个数字会受到优化和具体实现的影响，实际情况可能有所不同。如果能利用批量推理或其他硬件加速技术，QPS可以进一步提高。

同步推理 vs 异步推理 vs 批量处理的对比

特性	同步推理	异步推理	批量处理
英文	Synchronous Inference	Asynchronous Inference	Batch Processing
请求处理方式	按顺序处理每个请求	并行处理多个请求	将多个请求合并成一个批次处理
吞吐量（QPS）	低（每次只处理一个请求）	高（并行处理多个请求）	高（批量处理多个请求）
响应时间	高（多个请求需排队）	低（多个请求同时处理，减少排队时间）	中等（批量大小会影响响应时间）
资源利用效率	低（无法并行处理）	高（充分利用硬件并行计算能力）	高（能有效利用GPU等硬件资源）
复杂性	简单实现	实现复杂，需要并发和异步管理	需要管理批次和资源分配
适用场景	小规模请求、低并发	高并发、高吞吐量、实时性要求高	高并发、GPU加速、请求量较大

同步处理（单点做菜）：一个厨师接一单，做完再接下一单（QPS 低）。
异步处理（多任务并行）：一个厨师可以同时处理多个菜品，提高 QPS。
批处理（多个订单一起做）：类似于一次性炒 10 份蛋炒饭，比单做 10 份快很多！
Continuous Batching（持续批处理） = 多张 GPU 共享订单池，提高 QPS（TGI/vLLM）。
流式推理 = 边做菜边上菜，减少等待时间，提高吞吐量。

3张24G显存的3090显卡部署7b的模型，高并发方案

使用 3 张 RTX 3090 (24GB) 部署 7B LLM（如 LLaMA 2-7B, ChatGLM2-6B, Mistral 7B 等），需要考虑 高并发请求处理 方案，以提高 QPS（每秒请求数）和吞吐量，同时保证合理的延迟。

🌟 主要挑战

显存占用：7B 模型在 FP16/INT8 下需要 10GB~14GB 显存，每张 3090 只能容纳一个实例，如何高效利用 3 张 GPU？
计算瓶颈：3090 不支持 NVLink，显存不能直接共享，多 GPU 任务需要显存通信，可能会有额外开销。
并发优化：如何优化批量请求处理，提升吞吐量，减少单个请求的推理时间？

🚀 高并发部署方案

为了 最大化 QPS（每秒请求数），可以采用 多进程 + TGI/VLLM + 批量推理 的组合方案：

✅ 方案 1：使用 TGI（Text Generation Inference）+ Multi-GPU 分片

适用于：需要 流式输出、批量推理、高并发 API 访问 的应用场景

🔹 方案思路

TGI（Text Generation Inference）支持 多 GPU 推理 和 持续批处理（Continuous Batching），可以提高吞吐量。
采用 Pipeline 并行 或 张量并行 来分配 7B 模型到 3 张 3090，避免单 GPU 计算瓶颈。
自动负载均衡，动态批处理请求，提高 GPU 利用率。

🔹 部署步骤

安装 TGI

pip install text-generation-inference

启动多 GPU 部署

text-generation-launcher --model TheBloke/Llama-2-7B-GGUF --num-shard 3

这里 --num-shard 3 表示将 7B 模型分片到 3 张 3090 显卡，实现 数据并行。

🔹 优势
✅ 支持批处理，更高 QPS
✅ 多 GPU 计算，提升吞吐量
✅ 流式推理，减少响应时间

🔹 QPS 估算

假设 单张 3090（24GB） 的 最大 QPS ≈ 20（推理时间 50ms）。
3 张 3090 并行，理论最大 QPS = 20 × 3 = 60。

✅ 方案 2：使用 vLLM + Continuous Batching

适用于：低延迟、高吞吐、高并发 API 访问

🔹 方案思路

vLLM（Fast & Memory-Efficient LLM Serving）使用 PagedAttention 来优化显存管理，使得 单张 GPU 处理 更高 QPS。
支持 Continuous Batching（持续批处理），可以 动态合并请求，避免 GPU 资源浪费。

🔹 部署步骤

安装 vLLM

pip install vllm

启动 vLLM 并行推理

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model TheBloke/Llama-2-7B-GGUF \
--tensor-parallel-size 3

--tensor-parallel-size 3 启用张量并行，将 7B 模型 分布到 3 张 3090，实现 高效推理。

🔹 优势
✅ 高效的 GPU 显存管理，支持 更大批次 的并发请求
✅ 持续批处理（Continuous Batching），提升 QPS
✅ 支持 OpenAI API 格式，兼容性更好

🔹 QPS 估算

单张 3090（24GB）vLLM QPS ≈ 25（比 TGI 稍快）。
3 张 3090 并行，理论最大 QPS = 25 × 3 = 75。

✅ 方案 3：DeepSpeed ZeRO + FastAPI

适用于：自定义 API，需要 动态负载均衡

🔹 方案思路

DeepSpeed ZeRO-3 优化显存，支持 多个 3090 GPU 部署 7B 模型。
结合 FastAPI + Uvicorn 实现 异步 API 请求，提高吞吐量。
批量推理（batch inference）+ 异步请求，提高 QPS。

🔹 部署步骤

安装 DeepSpeed

pip install deepspeed

启动 FastAPI API

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Llama-2-7B")
model = AutoModel.from_pretrained("Llama-2-7B").half().cuda()
model = deepspeed.init_inference(model, dtype=torch.float16)

@app.post("/generate")
async def generate(text: str):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

运行 API

uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 3

--workers 3 让 3 张 3090 并行处理请求。

🔹 优势
✅ 更灵活的 API 设计
✅ 支持 ZeRO-3 省显存，适合 大批量并发
✅ 适用于 Web 服务部署

🔹 QPS 估算

单张 3090（24GB） QPS ≈ 18-20
3 张 3090 并行，理论最大 QPS = 18 × 3 = 54

🔥 总结：最佳方案

方案	技术	优势	适用场景	QPS 估算
TGI + Multi-GPU	🤖 持续批处理 + Pipeline	高效并行，支持流式响应	API 部署，支持 OpenAI API	≈ 60 QPS
vLLM + Continuous Batching	🚀 低显存占用，超高吞吐	高并发请求，适合 Web 应用	超高 QPS，低延迟 API	≈ 75 QPS
DeepSpeed ZeRO + FastAPI	⚡ 省显存，异步 API	自定义 API 部署	适合微服务	≈ 54 QPS

👉 结论：

如果想要最高 QPS（并发最强） ➝ 选择 vLLM
如果要兼容 OpenAI API ➝ 选择 TGI
如果想要自己定义 API + DeepSpeed 省显存 ➝ 选择 DeepSpeed ZeRO

🚀 进一步优化

增加 Batch Size：大批量推理可以降低请求延迟，提高吞吐量。
使用 INT4/INT8 量化：减少显存占用，提升推理速度（但可能损失一定精度）。
增加 GPU 数量：如果 3 张 3090 不够，可以用 4~8 张 A100 或 H100 进一步提升并发能力。

你想在哪种场景下优化并发？🚀

Scaling Laws 如何理解llm的并发?