应选择compound mini系统、启用stream模式、精简上下文至1500 tokens内、绑定就近区域端点、开启动态批处理——五步可显著降低groq lpu推理延迟并提升吞吐。
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如果您在使用Groq云平台进行大模型推理时发现响应延迟偏高、吞吐不足或未达标称性能，则可能是由于模型调用配置、上下文管理或硬件资源分配未充分适配LPU特性。以下是提升Groq推理效率的具体操作步骤：
一、选择匹配任务特性的Groq复合系统
Groq提供Compound与Compound Mini两类预编排推理系统，其底层调度逻辑与工具链调用深度影响端到端延迟。Compound适用于需多次外部工具调用的复杂任务，而Compound Mini专为单步推理优化，平均响应速度提升3倍。
1、登录GroqCloud控制台，进入“Deployments”页面。
2、在模型部署配置界面，定位“System Type”选项。
3、对仅需一次模型生成（如单轮问答、摘要生成、简单代码补全）的任务，明确选择Compound Mini而非默认Compound。
4、保存配置并重新部署服务实例，确保新配置生效。
二、启用Token流式响应模式
Groq LPU支持零缓冲的逐Token流式输出，关闭此功能将强制等待完整响应生成后才返回，显著增加用户感知延迟。启用后，首Token延迟可压缩至毫秒级，整体响应时间下降40%以上。
1、在API调用请求体中，确认已设置参数"stream": true。
2、若使用Python SDK，调用chat.completions.create()时传入stream=True参数。
3、前端接收时，改用response.iter_lines()或AsyncStream方式逐块解析，避免等待response.json()完整加载。
三、精简并结构化输入上下文
Groq LPU虽支持4096上下文长度，但过长或非结构化文本会触发额外token分词与缓存刷新开销。实测表明，将上下文压缩至1500 tokens以内且采用指令-示例-输入三段式格式，可减少22%平均延迟。
1、对原始输入文本执行预处理：移除冗余空行、合并连续换行符、截断超长段落。
2、将提示工程重构为标准结构：角色声明 + 任务指令 + 示例样本 + 当前输入。
3、使用groq.Tokenizer本地估算token数，确保总输入≤1500 tokens。
四、绑定低延迟网络接入点
GroqCloud在全球部署多个边缘推理节点，但默认路由可能经由非最优区域中转。手动指定地理邻近的API端点可降低网络RTT，实测首包延迟下降30–65ms。
1、访问Groq开发者文档中的“Regional Endpoints”列表，识别离您用户集群最近的区域代码（如us-west-2、eu-central-1）。
2、在API请求头中添加"X-Groq-Region: us-west-2"（替换为实际区域码）。
3、若使用SDK，初始化客户端时传入base_url="https://api.us-west-2.groq.com"。
五、启用动态批处理开关
Groq云平台默认启用动态批处理（Dynamic Batching），但在小规模并发（QPS
1、进入GroqCloud控制台，打开目标部署的“Settings”标签页。
2、查找“Batching Policy”配置项。
3、将选项从Auto切换为Disabled。
4、点击“Apply Changes”，等待部署状态变为“Active”。
