LLM部署中的服务容错能力

在LLM部署中，服务容错能力是保障系统稳定性的核心要素。本文将从熔断、降级、重试等维度，分享实际可复现的容错实践。

1. 熔断机制实现 使用Hystrix或Resilience4j实现请求熔断：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod", commandProperties = {
    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")
})
public String callModel(String input) {
    return modelService.predict(input);
}

2. 降级策略配置 当模型服务不可用时，返回默认响应：

defaultResponse() {
    return "当前服务繁忙，请稍后再试";
}

3. 重试机制优化 设置指数退避重试：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10))
def predict_with_retry(prompt):
    return model.predict(prompt)

通过以上配置，可显著提升LLM服务在异常场景下的可用性。建议结合监控系统实时观察熔断触发频率，持续优化阈值参数。