大模型部署中容错机制实现

大模型部署中容错机制实现踩坑记录

最近在为公司大模型服务部署容错机制时遇到了不少坑，分享一下踩坑经验。

问题背景

在生产环境部署时发现，当某个API服务出现临时故障时，整个大模型推理流程会直接中断，无法进行优雅降级。这导致了大量请求失败和用户体验下降。

解决方案实现

我采用了熔断器模式配合重试机制来实现容错：

import time
import random
from functools import wraps

# 简单的熔断器实现
class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, timeout=60):
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.timeout = timeout
        self.failure_count = 0
        self.last_failure_time = None
        self.state = "CLOSED"  # CLOSED, OPEN, HALF_OPEN
    
    def call(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if self._is_open():
                raise Exception("Circuit breaker is OPEN")
            
            try:
                result = func(*args, **kwargs)
                self._success()
                return result
            except Exception as e:
                self._failure()
                raise
        return wrapper
    
    def _is_open(self):
        if self.state == "OPEN" and time.time() - self.last_failure_time < self.timeout:
            return True
        elif self.state == "OPEN" and time.time() - self.last_failure_time >= self.timeout:
            self.state = "HALF_OPEN"
            return False
        return False
    
    def _success(self):
        self.failure_count = 0
        self.state = "CLOSED"
    
    def _failure(self):
        self.failure_count += 1
        self.last_failure_time = time.time()
        if self.failure_count >= self.failure_threshold:
            self.state = "OPEN"

# 使用示例
circuit_breaker = CircuitBreaker(failure_threshold=3, timeout=30)

def unreliable_api_call():
    # 模拟不稳定的API调用
    if random.random() < 0.7:
        raise Exception("API Unavailable")
    return "Success"

# 应用容错机制
@circuits_breaker.call
def safe_api_call():
    return unreliable_api_call()

验证过程

部署后通过模拟高并发请求测试，发现当服务出现50%的失败率时，熔断器能够有效阻止后续请求，并在超时后自动恢复。但需要注意的是，熔断器本身也可能会成为性能瓶颈。

安全提醒

在实际生产环境中，建议结合日志监控和告警机制，对熔断事件进行记录，便于问题排查。同时避免将敏感数据暴露在错误信息中。