冷启动会显著影响嵌入模型的性能，尤其是在实时或可扩展的系统中。“冷启动”是指模型或服务从空闲状态初始化时，需要时间和资源来加载参数、依赖项或预计算数据才能处理请求。对于嵌入模型（将文本、图像或其他输入转换为数值向量），这种延迟会影响延迟、资源效率和一致性。例如，如果无服务器部署（如 AWS Lambda）托管嵌入模型，则在不活动后收到的第一个请求会触发冷启动，因为运行时将模型加载到内存中会增加数秒的延迟。这种滞后会中断需要即时结果的应用程序，例如搜索引擎或聊天机器人。
冷启动的主要影响是模型初始化期间的延迟增加。 嵌入模型，尤其是像基于 BERT 或 GPT 的架构这样的大型模型，具有大量的内存和计算需求。 在冷启动期间将这些模型加载到内存中会给系统资源带来压力，导致初始请求的响应时间变慢。 在批量处理场景中，冷启动也可能导致资源分配效率低下。 例如，作业调度程序启动新实例来处理嵌入任务可能会浪费计算周期来等待模型加载。 此外，冷启动会影响依赖动态数据的系统中嵌入的质量。 如果模型没有预先计算新的或稀有输入（例如，社交媒体应用程序中的热门关键词）的嵌入，则首次处理可能会产生不太优化的向量，从而降低下游任务（如相似性匹配）的准确性。
为了减轻冷启动，开发人员通常使用预热或缓存等技术。预热包括即使在空闲期间也保持模型实例处于活动状态，确保它们可以立即处理请求。对于无服务器平台，诸如 AWS Lambda 的预置并发或 Google Cloud 的最小实例之类的工具可帮助维护“温暖”的环境。缓存常用嵌入（例如，常见搜索查询或热门产品描述）可减少冗余计算。另一种方法是优化模型大小：较小的模型（例如，DistilBERT）加载速度更快，使用的内存更少，同时保持合理的准确性。对于不可避免地出现冷启动的应用程序，设计异步工作流程或排队系统可以通过在非高峰时段优先预加载模型来掩盖延迟。这些策略平衡了性能和资源成本，确保嵌入模型即使在初始化延迟后也能提供一致的结果。