时延优化
更新时间：2025-08-03
针对大模型时延问题，我们提供几个推荐原则，您可以应用这些原则来改善大模型请求中遇到的时延问题
时延核心指标
主要观测指标：
- 首Token时延（FirstTokenLatency） ：从发送请求，到返回首字（或首句）的时延
- IntervalLatency ：流式场景包间时延，指的是2个chunk之间的时间间隔
- OTPS：Output Tokens Per Second: 每秒输出token的速度，token/s 次要观测指标：
- Latency：整句时延，从发送请求，到请求返回结束的时间
- OLPS：OutputStringLengthPerSecond: 每秒输出字符串的速度，字符数/s
更快的处理请求
推理速度是解决时延问题的关键之一。影响推理速度的主要因素之一是模型的大小。较小的模型通常运行速度更快且价格更低。您可以探索：
- 模型压缩：通过减少模型的参数量、计算复杂度或存储需求，在尽量保持性能的前提下，使模型更轻量化、高效化。同时通过sft微调使得轻量模型在特定场景下，效果达到旗舰模型。
- 使用更高规格的算力单元部署模型。更大的显存带来更快的响应速度
- 请求时使用更长、更详细的prompt
- 打开prompt cache开关，去除相同prompt前缀的重复计算，帮助降低首token时延
生成更少的token
请求时，生成 token 是延迟最高的步骤：减少输出token可以大大降低延时。减少输出大小的方式取决于输出类型：
使用文本生成模型时，只需要求模型更简洁（“少于 20 个字”或“非常简短”）可能会有所帮助。您还可以使用一些示例和/或微调来教模型更短的响应。
如果您正在生成结构化输出，请尽可能减少输出语法：缩短函数名称、省略命名参数、合并参数等。
您也可以通过设置请求参数，来控制模型输出。
- 通过 max_completion_tokens 来指定模型输出的最大长度。
- 针对大模型生成，总结，问答场景，假如不需要搜索增强实时检索互联网信息，可以关闭搜索web_search，降低时延。
减少用户体感等待时间
让用户感受到模型持续输出，而不是等待生成所有回复后一次性输出，可以大大优化用户等待的体感。用户可以使用：
- 流式传输：这是最有效的方法，因为它将等待时间缩短至一秒或更短。请求时，设置stream=true。