使用 Sentence Transformer 模型进行第一次推理调用速度较慢，这是因为初始化开销。 加载模型时，会发生几个一次性过程：从磁盘读取权重、构建计算图以及触发特定于硬件的优化（例如 GPU 的 CUDA 内核初始化）。 例如，像 PyTorch 或 ONNX Runtime 这样的框架可能会在第一次推理期间及时编译操作，这会增加延迟。 此外，模型的 tokenizer 和层（例如，嵌入、注意力模块）必须分配内存并配置内部状态。 后续调用会跳过这些步骤，因为初始化的组件会保留在内存中，从而实现更快的执行。
为了缓解冷启动，请在加载后立即使用虚拟数据触发初始推理来预热模型。 例如，在服务器启动期间，通过模型传递一小批示例句子。 这会强制框架提前完成所有设置步骤。 另一种方法是优化模型序列化：使用 ONNX 或 TensorRT 等格式，这些格式会预编译计算图并减少运行时初始化。 例如，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 可以消除推理期间的图形构建延迟。 此外，请确保在提供请求之前将模型加载到内存中 - 避免延迟加载，在这种情况下，组件仅在需要时才初始化。
在生产环境中，将模型部署为持久服务（例如，通过 FastAPI 或 Flask），而不是每个请求重新加载它。 在 API 中使用预热端点来处理流量到达之前的初始化。 对于无服务器环境（例如 AWS Lambda），请使用预配置并发来保持实例处于活动状态。 硬件特定的优化（例如，启用 GPU 内存池或在预热期间使用更大的批处理大小）也可以减少初始化时间。 最后，考虑使用轻量级模型变体（例如，all-MiniLM-L6-v2 等精馏版本），它们以最小的精度换取更快的加载时间。 这些策略通过将初始化成本转移到关键请求处理路径之外，共同确保一致的延迟。