在大模型服务中，异常处理机制的设计直接关系到系统的稳定性和用户体验。本文将结合实际部署经验，分享一个可复现的异常处理设计方案。
首先，我们需要建立分层异常处理机制。在服务入口层，使用中间件捕获HTTP请求中的异常，如超时、连接错误等，通过统一的错误码返回给前端。示例代码：
@app.errorhandler(408)
def handle_timeout(e):
return jsonify({'error': 'Request Timeout', 'code': 408}), 408
其次，在模型推理层，针对OOM、GPU内存不足等硬件异常，需要实现智能降级策略。当检测到内存使用率超过90%时，自动切换到低精度推理模式或减少batch size。
最后，建立完整的异常监控和告警机制，通过Prometheus收集异常指标，设置阈值告警。可复现步骤：
- 部署Prometheus + Grafana监控系统
- 在服务中添加自定义metric计数器
- 设置告警规则并测试通知链路
这套机制确保了大模型服务在面对各种异常时能够优雅降级，提升整体可用性。
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