ModelScope大模型只能串行响应请求，不能并行吗？

ModelScope大模型的请求响应方式取决于具体的部署和服务配置。根据现有资料，RAG检索增强应用在处理请求时是并行进行的，即根据每个知识库的用户配置并行检索，然后再根据得分选取Top-N结果。这表明，在某些场景下，ModelScope支持并行处理请求的能力。

然而，对于模型服务本身的请求响应模式（如推理或生成任务），通常是以串行方式进行的。例如，在通过API调用大语言模型服务时，请求会按照顺序被处理，每次生成一个响应后才会接受下一个请求。这种串行处理方式是为了确保上下文连贯性和生成质量。

如果需要实现更高并发的请求处理能力，可以通过以下方式优化：

1. 增加服务副本数：在部署模型服务时，可以通过设置-replicas参数来增加推理服务的副本数量。这样可以同时处理多个请求，从而提升并发能力。

   示例：

   arena serve custom \
   -name=modelscope \
   -version=v1 \
   -gpus=1 \
   -replicas=3 \  # 增加副本数以支持更多并发请求
   -restful-port=8000 \
   -image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1 \
   "MODEL_ID=qwen/Qwen1.5-4B-Chat python3 server.py"
   

2. 启用流式输出：如果应用场景允许，可以通过设置stream=True和incremental_output=True来启用流式输出，从而减少单次请求的等待时间。

   示例代码：

   response = dashscope.Generation.call(
      model='billa-7b-sft-v1',
      prompt='翻译成英文：春天来了，花朵都开了。',
      stream=True,  # 启用流式输出
      incremental_output=True  # 增量式输出
   )
   

3. 负载均衡：在高并发场景下，可以通过负载均衡技术将请求分发到多个服务实例上，进一步提升系统的整体吞吐量。

综上所述，ModelScope大模型默认情况下可能以串行方式处理请求，但通过增加服务副本、启用流式输出以及使用负载均衡等手段，可以实现并行处理的效果。如果您有更高的并发需求，建议结合具体业务场景进行服务配置优化。