基于 modelscope EAS 部署性能优化这块有啥建议吗？

基于ModelScope EAS部署的性能优化建议，可以从以下几个方面进行详细说明和操作指导：

1. 模型选择与版本管理

• 选择合适的模型版本：在部署ModelScope模型时，确保使用确定的模型版本（如v1.0.1或v1.0.0），而不是默认的master分支。这可以避免因版本不一致导致的性能波动。
• 非公开模型的访问令牌管理：如果需要部署非公开模型，请提前获取SDK访问令牌，并将其配置为环境变量。确保令牌的安全性，避免泄露。

2. 资源规格与实例选择

• 推荐实例规格：对于大语言对话模型，建议选择高性能实例规格（如ml.gu7i.c16m60.1-gu30），以满足模型推理的高计算需求。
• 内存要求：确保所选资源规格的内存不低于8 GB，否则可能导致服务启动失败或运行不稳定。

3. 镜像配置与运行命令

• 官方镜像的选择：在自定义模型部署时，优先选择官方提供的modelscope-inference镜像，并使用最新版本。这可以减少兼容性问题并提升推理效率。
• 运行命令的自动化配置：系统会根据所选镜像自动配置运行命令，通常无需手动修改。但需确保环境变量（如MODEL_ID、TASK、REVISION）正确无误。

4. API调用与WebUI优化

• API接口调用优化：
  • 使用高效的数据传输格式（如JSON）发送请求，避免冗余数据。
  • 对于连续对话场景，合理管理历史记录（history字段），避免数据量过大影响性能。
• WebUI调用优化：
  • 在WebUI页面中，利用Schema和JSON内容构造请求数据，确保输入数据结构清晰且符合模型要求。
  • 避免频繁触发测试操作，减少不必要的资源消耗。

5. 服务调用频率与并发控制

• 避免高频调用：在业务逻辑中，尽量避免过于频繁地触发模型服务调用（如毫秒级触发）。可以通过批量处理或缓存机制降低调用频率。
• 并发控制：根据实际业务需求，合理设置并发请求数量，避免因过高并发导致服务过载。

6. 长列表与复杂页面优化

• 长列表渲染优化：
  • 使用$spliceData方法对长列表数据进行分段追加，避免一次性传递整个列表，从而减少页面重新渲染的开销。
  • 示例代码：

  this.$spliceData({ 'a.b': [1, 0, 5, 6] });
  

• 复杂页面组件化：
  • 将复杂页面拆分为多个自定义组件，通过组件级别的setData或$spliceData触发局部更新，减少页面级别的重新渲染。

7. 性能监控与日志分析

• 实时监控服务状态：在PAI控制台中，定期查看服务的运行状态和资源使用情况，及时发现性能瓶颈。
• 日志分析：通过日志排查潜在的性能问题，例如模型加载时间过长、请求响应延迟等。

8. 其他优化建议

• 使用Key参数提高渲染性能：在前端开发中，使用key参数优化列表渲染性能。注意key不能设置在block标签上。
  • 示例代码：

  <view a:for="{{array}}" key="{{item.id}}"></view>
  <block a:for="{{array}}"><view key="{{item.id}}"></view></block>
  

通过以上优化措施，您可以显著提升基于ModelScope EAS部署的服务性能，同时确保服务的稳定性和高效性。