大模型服务的故障诊断流程

大模型服务的故障诊断流程

在生产环境中，大模型服务的稳定性至关重要。当出现服务异常时，快速定位问题是保障业务连续性的关键。

常见故障类型

1. 服务无响应 - API请求超时或直接返回错误
2. 性能下降 - 推理速度明显变慢
3. 内存泄漏 - 系统资源持续增长
4. 模型推理错误 - 输出结果异常或报错

标准诊断流程

步骤1：基础状态检查

# 检查服务进程状态
ps aux | grep model_server

# 查看系统资源使用情况
htop

# 检查网络连接
netstat -tuln | grep 8080

步骤2：日志分析

# 查看服务日志
journalctl -u model-service -f

# 过滤错误日志
grep -i "error" /var/log/model-service.log

步骤3：性能监控 使用Prometheus和Grafana监控关键指标，重点关注模型推理延迟、内存使用率、CPU占用率等。

步骤4：代码层面调试 在服务入口添加详细的日志记录，定位具体报错位置。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

通过建立标准的故障诊断流程，可以有效缩短问题排查时间，提高系统稳定性。