将 Sentence Transformer 模型部署到 Web 服务 API 以进行嵌入生成需要仔细考虑网络延迟和 I/O 吞吐量，以确保响应性和可扩展性。网络延迟——客户端请求和服务器响应之间的延迟——直接影响用户体验。例如，如果客户端向 API 端点发送文本负载，总延迟包括传输数据、通过模型处理数据以及返回嵌入的时间。大型输入负载或较大的客户端-服务器距离会增加传输延迟。为了尽量减少这一点，诸如地理负载均衡（将服务器放置在更靠近用户的地方）和使用 HTTP/2（减少连接开销）等策略会有所帮助。此外，模型优化技术——例如量化或使用更小的预训练模型——可以缩短推理时间，从而降低处理延迟。
I/O 吞吐量——系统处理数据的速率——决定了 API 可以同时处理多少个请求。Sentence Transformer 模型通常需要大量的内存和计算资源，尤其是在处理并发请求时。例如，如果每个请求处理 512 个 token 的输入，流量激增可能会耗尽服务器内存，或者在加载模型权重时使磁盘 I/O 饱和。可以通过批量处理请求（在一次推理调用中处理多个输入）和使用异步处理（在 I/O 等待期间释放线程）来缓解此瓶颈。将模型部署在启用 GPU 的服务器上或使用 ONNX Runtime 等框架，也可以通过并行化计算来提高吞吐量。Prometheus 等监控工具可以帮助识别 I/O 瓶颈，例如模型加载期间的磁盘延迟。
延迟和吞吐量之间的相互作用需要在权衡中取得平衡。例如，增加批量大小可以提高吞吐量，但可能会增加每个请求的延迟，因为客户端需要等待批次填满。同样，自动扩缩（在负载下增加服务器）可以减少排队延迟，但会引入启动新实例的开销。一种实用的方法是设置速率限制或输入大小限制（例如，将文本输入限制在 1,000 个字符以内），以防止过大的负载独占资源。缓存频繁的请求（例如，存储常见查询的嵌入）可以进一步减少冗余处理。通过结合这些优化——地理负载均衡、模型量化、批量处理和缓存——开发人员可以实现低延迟、高吞吐量的 API，同时在可变工作负载下保持可扩展性。