LLM 防护措施——用于在模型输出上强制执行安全、合规或质量控制的机制——在高流量负载下会面临独特的挑战。它们的性能很大程度上取决于其实现方式以及与系统的集成度。在大规模应用中，依赖同步处理的防护措施（例如实时内容过滤或策略检查）可能会引入延迟或成为瓶颈。例如，如果一个防护措施需要对照限制词数据库检查每个用户查询，或者运行二级验证模型，那么这些额外的计算步骤可能会在流量高峰期导致资源紧张。未经并行处理或分布式工作负载优化的系统可能难以保持一致的响应时间，从而导致用户体验下降甚至服务中断。
具体场景突显了这些限制。考虑在假日促销期间每分钟处理数千个请求的电商聊天机器人。如果其防护措施包含情感分析以防止恶意回复，那么若未能正确扩展，额外的处理可能会使系统不堪重负。类似地，一个阻止有害内容的审核系统在高负载下可能会将请求排队，导致延迟或超时。为缓解此问题，一些系统使用无状态防护措施（例如基于正则表达式的过滤器）进行轻量级检查，并将资源密集型方法（如微调的分类器模型）留给优先级较低的后台任务。分布式架构，例如针对常见策略规则的边缘缓存或负载均衡的验证服务，也有助于更有效地分配工作负载。
开发者可以通过优先考虑效率和可伸缩性来优化高流量下的防护措施性能。例如，对非关键检查使用异步处理（例如，记录潜在问题输出而非实时阻止它们）可以减轻即时负载。缓存频繁的策略决策——例如在快速访问数据库（如 Redis）中存储最近允许或拒绝的回复——可以减少冗余计算。横向扩展，例如通过 Kubernetes 将防护措施服务部署到多个容器或服务器，可以确保容量匹配需求。此外，在模拟流量高峰下对防护措施进行负载测试有助于及早发现瓶颈。例如，团队可以使用 Locust 等工具对安全过滤器在每秒 10,000 个请求下的性能进行基准测试，并相应调整资源分配或备用机制（例如，暂时放宽规则）。适当的监控和熔断器机制可以在中断期间绕过非必要的防护措施，进一步提高弹性。