大模型部署中异常处理机制

大模型部署中异常处理机制踩坑记录

最近在部署大模型服务时遇到了一个令人头疼的异常处理问题。当模型接收到恶意构造的输入时，服务直接崩溃而非优雅降级，导致整个系统不可用。

问题复现步骤

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 模型初始化
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 构造恶意输入
malicious_input = "A" * 10000  # 超长字符串
try:
    inputs = tokenizer(malicious_input, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    outputs = model(**inputs)
except Exception as e:
    print(f"异常: {e}")

解决方案

通过增加输入验证和异常捕获机制，我们实现了更健壮的处理流程：

# 添加输入长度限制
max_length = 512
if len(input_text) > max_length:
    raise ValueError("输入长度超过最大限制")

# 增加超时机制
import signal

class TimeoutError(Exception):
    pass

def timeout_handler(signum, frame):
    raise TimeoutError("处理超时")

signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
signal.alarm(5)  # 5秒超时

防护建议

1. 建议在部署前进行压力测试
2. 设置合理的输入长度限制
3. 实现超时控制机制
4. 定期更新模型版本以修复已知漏洞