开源模型部署稳定性保障

开源模型部署稳定性保障踩坑记录

在开源大模型部署过程中，稳定性问题一直是困扰工程师的头号难题。本文记录了我们在生产环境中的踩坑经历和解决方案。

常见稳定性问题

1. 内存泄漏：使用HuggingFace Transformers部署时出现内存持续增长
2. 并发处理异常：高并发请求下模型响应超时或返回空结果
3. 资源争用：多个模型实例间GPU显存冲突

复现与解决步骤

问题定位

# 使用nvidia-smi监控GPU内存使用
watch -n 1 nvidia-smi

解决方案

1. 添加内存清理机制：

import gc
from transformers import pipeline

def safe_predict(model, text):
    try:
        result = model(text)
        return result
    finally:
        gc.collect()
        torch.cuda.empty_cache()

2. 设置合理的并发限制：

# config.yaml
server:
  max_workers: 4
  timeout: 30

3. 使用容器化部署：通过Docker限制资源使用

最佳实践建议

• 部署前进行压力测试
• 建立监控告警机制
• 定期更新模型版本和依赖库