在LLM服务的生产环境中，模型热加载（Hot Reload）是提升服务可用性和部署效率的关键技术。本文将分享一个基于Python和FastAPI的模型热加载方案，适用于需要频繁更新模型权重的场景。
核心思路
通过文件监控机制，当检测到模型文件更新时，自动重新加载模型并切换至新模型实例，避免服务中断。
实现步骤
- 使用
watchdog库监听模型文件变化 - 创建模型加载器类，支持动态加载
- 集成FastAPI路由处理请求
from fastapi import FastAPI
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import time
class ModelHandler(FileSystemEventHandler):
def __init__(self, model_loader):
self.model_loader = model_loader
def on_modified(self, event):
if event.src_path.endswith('.pt'):
print("检测到模型更新，正在重新加载...")
self.model_loader.reload_model()
app = FastAPI()
model_loader = ModelLoader() # 自定义模型加载器
observer = Observer()
observer.schedule(ModelHandler(model_loader), path="./models", recursive=False)
observer.start()
@app.get("/predict")
def predict(input_data):
return model_loader.predict(input_data)
注意事项
- 确保模型加载过程中的线程安全
- 避免频繁的模型切换影响服务性能
- 建议配合版本控制管理模型文件
该方案可有效提升LLM服务的运维效率，适合在生产环境部署。
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