WorkBuddy自定义模型冷启动延迟可通过四步优化：一、启用60秒间隔的容器预热；二、设最小实例数为1、空闲超时为1800秒；三、添加init_hook.py轻量初始化钩子；四、挂载/dev/shm共享内存缓存权重。
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如果您在使用WorkBuddy自定义模型时发现冷启动响应延迟明显，通常是因为模型服务容器在空闲后被自动回收，再次请求时需重新拉起实例并加载模型权重与依赖。以下是针对性的优化方案：
一、启用容器预热机制
预热机制通过在服务空闲期主动发送模拟请求，维持容器处于就绪状态，避免真实请求触发完整初始化流程。
1、登录WorkBuddy控制台，进入目标自定义模型的服务配置页。
2、在“高级设置”区域找到“预热配置”开关，将其设为开启。
3、设置预热间隔时间为60秒，确保容器持续活跃。
4、指定预热路径为/health或模型实际暴露的轻量级健康检查端点。
二、调整实例留存策略
实例留存策略控制空闲容器的保留时长与最小保有数量，可防止因自动缩容导致的冷启动。
1、在服务配置页中定位“弹性伸缩”模块，点击“编辑实例策略”。
2、将“最小实例数”由默认的0修改为1，确保至少一个容器常驻运行。
3、将“空闲超时时间”从默认的300秒延长至1800秒（30分钟）。
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4、保存配置后，触发一次手动部署以使策略立即生效。
三、配置轻量级初始化钩子
在容器启动阶段注入轻量初始化逻辑，提前完成模型图构建、Tokenizer加载等非推理耗时操作，缩短首次推理延迟。
1、在模型打包目录中新增init_hook.py文件，内容仅包含模型结构初始化与分词器加载语句。
2、修改Dockerfile，在ENTRYPOINT前插入执行命令：python init_hook.py。
3、重新构建镜像并推送至WorkBuddy私有仓库。
4、在服务版本配置中选择新镜像，并勾选启用启动时初始化钩子选项。
四、启用共享内存缓存加速
利用宿主机共享内存（/dev/shm）缓存模型权重文件，减少每次容器启动时的磁盘IO与解压开销。
1、在容器配置的“挂载卷”部分添加新挂载项，源路径填写/dev/shm，目标路径为/dev/shm，模式设为rw。
2、在模型加载代码中，显式指定权重缓存路径为/dev/shm/model_cache。
3、确认模型服务启动日志中出现"Loaded weights from shared memory"提示信息。
