写Go高并发五年，部署AI推理服务我踩了一地坑

我是Go后端，干了五年。高并发、连接池、限流熔断那套，闭着眼都能配。自以为后端这点事我算摸透了。

直到今年组里要上AI推理服务——就是把训练好的大模型跑成在线接口，让业务直接调。算法那边训完了，扔给我一句：“部署你熟，你搞吧。”

我寻思，不就是起个服务、暴露个HTTP接口嘛，能有多难。

然后我踩了一屁股坑。

一、坑一：显存不是内存，超了就崩

接手前我没问清楚模型多大，直接拿来以前跑Java服务的机器部署，显存才16G。结果模型压根加载不进去，第一步就闹了笑话——得先看模型吃多少显存再选卡，不是随便找台服务器就上。

我按老习惯，给推理服务开了多实例，想靠副本数扛并发。结果一启动，显卡直接OOM，服务起不来。

我们组算法出身的小赵跟我说：“你一个模型权重就占好几G显存，显卡一共就24G，你起三个副本是想把卡撑爆？”

我才搞明白，GPU显存和内存不是一回事。模型推理时，权重常驻显存，加上每次请求的临时计算，显存是"占着就不怎么还"的。我那套"多开进程堆并发"的思路，在GPU上直接翻车。

小赵提醒我，权重用半精度加载能省近一半显存，精度损失业务基本感觉不到。我一开始用全精度，一张卡只够跑一个实例，换成半精度后同样显存能多撑一点余量，OOM概率小了不少。

后来我学着看nvidia-smi，发现模型加载完显存就占满，利用率却可能很低——它不忙的时候也在那占着，不像CPU能腾出来给别人。所以一台机器上混部别的服务得想清楚，显存被模型吃死，别的进程连分都分不到。最后改了路子：一张卡就跑一个模型实例，并发靠批处理（batching）在单实例里消化，而不是堆副本。

二、坑二：并发上来了，延迟也上来了

显存的问题刚解决，新问题来了。平时QPS一高，Go那边加个协程就完了。可推理服务不一样——请求堆到模型上，它是真的在"算"，算的时候后面的请求只能排队。

有次压测，并发到五十，平均延迟从三百毫秒飙到六秒。业务方在群里问我：“你这接口是睡着了？”

我查了一圈，发现瓶颈在模型本身的计算，不在我的Go代码。Go这边再能扛，前面模型算得慢，后面照样堵。

小赵后来跟我聊了句，推理慢跟上下文长度也有关，对话越长，模型要回看的历史越多，每次生成都更重。所以我在接口上加了个最大轮次限制，聊太多轮就提示开新会话，既保体验也省资源。

最后两招：一是限流，给推理接口设了并发上限，超出就快速失败，别让用户干等；二是加了个队列，把请求攒成批一起送进模型，显存利用率上去了，单请求成本下来了。代价是延迟还是比普通API高，这个我没法骗自己，得跟业务方说清楚，别拿"接口正常"糊弄人。

顺带，推理服务按token计费，长上下文的请求一个顶普通请求好几个的钱。我在代理层打了每请求的token用量，月底跟算法核对成本时心里有数，不至于被账单吓一跳。

三、坑三：模型加载慢，重启要命

普通Go服务重启，秒级就起来了。推理服务？加载模型权重进显存，冷启动要一两分钟。

有天晚上发版，我习惯性重启，结果接口空窗了两分钟，报警刷了一屏。运维的老孙半开玩笑：“你这一重启，半个业务的智能功能都瞎了。”

后来我学了推理服务的常用办法：模型常驻不轻易重启，发版走灰度，新实例起来、健康检查过了，再把流量切过去，老实例才下线。说白了就是把"滚动更新"那套做了一遍，只是这次代价更明显——因为重启的空窗肉眼可见，业务那边立马能感觉到。

还有个细节，模型刚加载完，第一次被调用会比平时慢，因为有些算子要预热。我让健康检查不只是ping通，而是真的发一个最小请求跑一遍，确认能出结果才放流量，避免用户撞上第一发的卡顿。

四、坑四：出事了你根本看不见里子在算什么

普通Go服务报错，日志、报错栈清清楚楚。推理服务一旦慢，Go这边只看到下游超时，模型那边到底卡在算还是卡在等显存，一开始我两眼一抹黑。

后来给推理接口也加了耗时打点，把"排队等待"和"实际计算"分开记，才分得清该加显存还是该限流。没有这层监控，调优纯靠猜。

我还一度想把推理服务也接上自动扩缩容，流量大就多加实例。真试了才知道，GPU实例冷启动慢、贵、还不一定有卡可分配，自动扩缩在推理场景远没有在普通无状态服务上那么顺。最后改成按业务预估固定常驻，高峰前手动加卡，反而更稳。

现在这套推理服务跑了两个月，勉强稳。我不敢说玩明白了，只是比刚接手时少踩点坑。

回过头看，高并发的经验没白费——限流、队列、健康检查、灰度、打点，这些老本行在AI部署里照样用得上。只是对象从"数据库和缓存"变成了"显卡和模型权重"，很多老直觉得重新校准。

如果你也是后端，以后大概率也会碰上部署推理服务这种活。它不难到天上，但确实不是"起个HTTP服务"那么轻巧。提前知道显存、批处理、冷启动、监控这几道坎，真到那天能少挨两句骂。

你部署模型时还踩过什么坑？评论区聊聊，后端兄弟互相提个醒。

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