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Qwen1.5-0.5B-Chat后端优化：请求队列与并发处理实战

1. 引言

1.1 业务场景描述

随着轻量级大模型在边缘设备和低资源环境中的广泛应用，如何在有限算力条件下保障服务的稳定性和响应能力成为关键挑战。Qwen1.5-0.5B-Chat作为通义千问系列中参数量最小但对话能力完整的模型之一，非常适合部署于无GPU支持的服务器或开发机上。然而，在实际使用过程中，当多个用户同时发起对话请求时，Flask默认的单线程模式会导致请求阻塞、响应延迟甚至超时。

本项目基于ModelScope（魔塔社区）生态构建，部署了阿里开源的Qwen1.5-0.5B-Chat模型，旨在打造一个轻量、高效、可交互的本地化智能对话系统。当前版本已实现基础的WebUI交互功能，但在高并发场景下暴露出明显的性能瓶颈——多个请求串行执行，用户体验下降严重。

1.2 痛点分析

现有架构的主要问题包括：

• Flask内置开发服务器为单线程同步模式，无法并行处理多个推理请求；
• 模型推理耗时较长（CPU环境下单次生成约3~8秒），导致后续请求长时间等待；
• 缺乏请求调度机制，容易因短时流量激增造成服务不可用；
• 用户体验差，尤其在流式输出未完成前无法提交新问题。

1.3 方案预告

本文将围绕“提升Qwen1.5-0.5B-Chat服务的并发处理能力”这一核心目标，介绍一种结合异步Flask服务 + 请求队列 + 后台工作线程池的工程化解决方案。通过引入消息队列机制对请求进行缓冲与调度，有效避免直接并发访问模型引发的竞争与崩溃，同时提升系统的稳定性与吞吐量。

2. 技术方案选型

2.1 可行性方案对比

面对轻量模型的并发需求，常见的技术路径有以下几种：

综合考虑资源限制、部署简易性和维护成本，我们选择内存级请求队列 + 线程池 + 单模型共享的架构作为最终优化方案。

2.2 架构设计思路

整体架构分为三层：

1. 前端接入层：Flask提供HTTP接口，接收用户提问；
2. 请求调度层：所有请求先进入FIFO队列，由后台线程依次取出处理；
3. 模型执行层：仅有一个全局模型实例，由专用线程安全地进行推理。

该设计确保：

• 模型只被加载一次，内存占用控制在2GB以内；
• 所有请求有序处理，避免竞争；
• 用户可获得排队提示，提升体验透明度。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保已创建独立Conda环境并安装必要依赖：

conda create -n qwen_env python=3.9 conda activate qwen_env pip install modelscope torch transformers flask gevent

注意：建议使用modelscope>=1.14.0以支持最新Qwen系列模型。

3.2 核心代码实现

3.2.1 模型加载与全局管理

首先定义一个单例模式的模型加载器，防止重复初始化：

# model_loader.py from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import threading class QwenModel: _instance = None _lock = threading.Lock() def __new__(cls): if cls._instance is None: with cls._lock: if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def __init__(self): if not hasattr(self, 'initialized'): self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat", trust_remote_code=True) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat", trust_remote_code=True) self.model.eval() # CPU推理模式 self.initialized = True

3.2.2 请求队列与处理器

使用Python内置queue.Queue实现线程安全的任务队列，并启动后台处理线程：

# request_queue.py import queue import threading import time task_queue = queue.Queue(maxsize=10) # 最多缓存10个待处理请求 result_map = {} # 存储 requestId -> 结果 request_lock = threading.Lock() def process_tasks(): """后台线程：持续从队列取任务并执行""" qwen_model = QwenModel() while True: try: task = task_queue.get(timeout=1) req_id = task['id'] prompt = task['prompt'] print(f"[Worker] 正在处理请求 {req_id}: {prompt[:30]}...") inputs = qwen_model.tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = qwen_model.model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9 ) response = qwen_model.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) with request_lock: result_map[req_id] = {"status": "done", "response": response} task_queue.task_done() time.sleep(0.1) # 避免CPU空转 except queue.Empty: continue except Exception as e: with request_lock: result_map[req_id] = {"status": "error", "message": str(e)} task_queue.task_done() # 启动后台处理线程 threading.Thread(target=process_tasks, daemon=True).start()

3.2.3 Flask路由接口实现

提供两个核心API：提交请求与轮询结果。

# app.py from flask import Flask, request, jsonify, render_template import uuid import threading app = Flask(__name__) @app.route("/") def index(): return render_template("chat.html") # 前端页面 @app.route("/chat", methods=["POST"]) def chat(): user_input = request.json.get("input") if not user_input: return jsonify({"error": "请输入内容"}), 400 # 生成唯一请求ID req_id = str(uuid.uuid4()) prompt = f"你是一个 helpful assistant。用户说：{user_input}\n请你回答：" # 加入队列 if task_queue.full(): return jsonify({"error": "服务繁忙，请稍后再试"}), 429 with request_lock: result_map[req_id] = {"status": "pending"} task_queue.put({"id": req_id, "prompt": prompt}) return jsonify({"request_id": req_id}), 200 @app.route("/result/<req_id>") def get_result(req_id): with request_lock: result = result_map.get(req_id) if not result: return jsonify({"error": "请求不存在"}), 404 return jsonify(result) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080, threaded=True)

3.3 前端轮询机制示例

前端可通过定时轮询获取结果：

// frontend.js async function sendQuery(input) { const res = await fetch('/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ input }) }); const data = await res.json(); if (data.request_id) { pollResult(data.request_id); } } function pollResult(reqId) { const interval = setInterval(async () => { const res = await fetch(`/result/${reqId}`); const result = await res.json(); if (result.status === 'done') { displayResponse(result.response); clearInterval(interval); } else if (result.status === 'error') { showError(result.message); clearInterval(interval); } }, 800); // 每800ms检查一次 }

4. 实践问题与优化

4.1 实际遇到的问题及解决方法

问题1：队列积压导致内存泄漏

由于result_map中已完成的结果未及时清理，长期运行可能积累大量无效数据。

✅解决方案： 添加结果自动清理机制，设置TTL（例如60秒）：

import time # 修改 result_map 为带时间戳的字典 result_map_with_ttl = {} def cleanup_expired_results(): now = time.time() expired = [k for k, v in result_map_with_ttl.items() if now - v['timestamp'] > 60] for k in expired: del result_map_with_ttl[k] # 在每次put后调用 cleanup_expired_results()

问题2：长文本输入导致token溢出

Qwen1.5-0.5B-Chat最大上下文长度为32768，但CPU推理时若输入过长仍可能导致OOM。

✅解决方案： 在预处理阶段截断输入：

MAX_INPUT_LENGTH = 2048 inputs = qwen_model.tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=MAX_INPUT_LENGTH)

问题3：Flask开发服务器性能不足

默认Flask服务器仅用于调试，生产环境需替换为WSGI服务器。

✅解决方案： 使用gevent或gunicorn提升并发能力：

# 使用gevent启动 from gevent.pywsgi import WSGIServer if __name__ == '__main__': http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 8080), app) http_server.serve_forever()

4.2 性能优化建议

1. 启用半精度推理（float16）
   若CPU支持AVX512-BF16指令集，可尝试转换模型为bfloat16以加速计算：

   self.model = self.model.to(torch.bfloat16) inputs = inputs.to(torch.bfloat16)

2. 限制最大排队数
   设置maxsize=10防止突发流量拖垮系统，超出则返回429状态码。

3. 增加健康检查接口
   提供/healthz接口便于监控服务状态：

   @app.route("/healthz") def health(): return jsonify({ "status": "ok", "queue_size": task_queue.qsize(), "pending_requests": sum(1 for r in result_map.values() if r["status"] == "pending") })

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过对Qwen1.5-0.5B-Chat后端服务引入请求队列机制，成功解决了轻量模型在CPU环境下难以应对并发的核心痛点。本次优化的关键收获包括：

• 避免资源浪费：通过单模型+队列方式，实现内存与性能的最佳平衡；
• 提升可用性：即使在高负载下也能有序响应，而非直接崩溃；
• 增强用户体验：配合前端轮询，用户可感知处理进度，减少误操作。

5.2 最佳实践建议

1. 始终控制并发入口：对于无法并行推理的模型，应采用“接收→排队→顺序处理”的模式；
2. 合理设置队列上限：防止内存溢出，建议根据平均处理时间和预期负载设定；
3. 提供明确反馈机制：无论是排队中、处理中还是失败，都应及时告知用户。

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