大模型推理服务的故障诊断流程
在大模型推理服务的日常运维中，故障排查往往是最考验经验的环节。本文将分享一套可复现的故障诊断流程，帮助快速定位问题。
基础检查
首先确认服务状态：
systemctl status model-inference.service
如果服务异常，查看日志：
journalctl -u model-inference.service -n 50
内存与GPU资源检查
使用以下命令监控资源占用情况：
nvidia-smi
# 或者
watch -n 1 nvidia-smi
若发现GPU内存溢出，可添加内存限制参数：
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True
)
推理性能监控
通过设置环境变量来开启性能追踪：
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
export HF_TIMELINE=1
常见问题排查
- 超时错误：检查网络连接和服务器负载
- 内存泄漏：确保每次推理后释放缓存
- 模型加载失败：验证模型路径和权限设置
这套流程已在多个项目中验证，建议在生产环境部署前先进行测试。
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