01
Batch推理概述
什么是Batch推理 · 优势与挑战 · 适用场景分析
基础概念
02
核心参数详解
batch_size含义与影响 · max_tokens与batch · temperature协同
参数调优
03
性能基准测试
设计基准测试 · 吞吐量/延迟/显存 · 测试脚本编写
评测指标
04
动态batching策略
动态batching原理 · 请求排队与超时 · 简单调度器实现
策略实战
05
显存优化技巧
KV Cache与batch_size · 显存碎片化 · 梯度检查点
显存优化
06
并发与并行控制
并发请求数 · 线程池/进程池 · 异步处理模式
并发架构
07
模型加载与预热
加载时间优化 · 预热请求作用 · 预热参数设置
部署预热
08
精度与性能权衡
FP16/INT8量化影响 · 混合精度训练推理 · 精度损失评估
量化精度
09
请求调度算法
FCFS与优先级调度 · 动态调度 · 负载均衡策略
调度算法
10
超时与重试机制
请求超时设置 · 指数退避重试 · 熔断器模式
可靠性重试
11
监控与日志
P50/P99延迟 · 日志结构化 · 可视化工具集成
监控可观测
12
A/B测试框架
A/B测试设计 · 流量切分 · 实验结果统计分析
实验数据驱动
13
自动调参工具
Optuna/Ray Tune集成 · 贝叶斯优化 · 调参脚本实战
自动调参
14
成本优化
GPU利用率与成本 · spot实例 · 成本-性能平衡
成本经济
15
多模型部署
模型分片与batch · 路由策略 · 异构硬件适配
多模型部署
16
流式输出与batch
流式输出原理 · batch与流式冲突 · chunked prefill
流式创新
17
Prompt优化
prompt长度影响 · prompt缓存 · 动态拼接
Prompt效率
18
注意力机制优化
FlashAttention与batch · PagedAttention · vLLM解析
注意力框架
19
分布式batch推理
张量并行 · 流水线并行 · allreduce通信优化
分布式并行
20
推理引擎对比
vLLM vs TGI vs Triton · 引擎选择 · 迁移经验
引擎选型
21
请求优先级管理
优先级队列 · 资源预留 · SLA保障
优先级SLA
22
批处理失败处理
部分失败策略 · 回滚补偿 · 错误码设计
容错错误处理
23
缓存策略
结果缓存 · KV Cache复用 · 淘汰算法
缓存加速
24
网络与IO优化
gRPC vs HTTP · 连接池 · 数据压缩传输
网络IO
25
安全与限流
API限流 · 令牌桶算法 · 安全审计日志
安全限流
26
生产环境部署
容器化 · K8s HPA · 蓝绿部署
部署生产
27
压测与容量规划
locust/vegeta · 容量评估 · 扩缩容策略
压测容量
28
故障排查
性能瓶颈 · OOM定位 · 死锁与活锁
排障调试
29
最佳实践总结
参数调优checklist · 配置模板 · 调优方法论
总结模板
30
未来趋势
continuous batching · speculative decoding · MaaS展望
前沿趋势