大模型服务调用链路追踪实践

大模型服务调用链路追踪实践

在大模型微服务架构中，服务间的调用关系复杂，传统的日志分析已难以满足问题定位需求。本文将分享基于OpenTelemetry的链路追踪实践方案。

核心架构

graph TD
    A[前端请求] --> B[网关层]
    B --> C[大模型服务A]
    C --> D[推理引擎]
    C --> E[缓存服务]
    B --> F[大模型服务B]
    F --> G[数据处理模块]

实施步骤

1. 依赖引入

pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-instrumentation-flask

2. 服务配置

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter

trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
trace.get_tracer_provider().add_span_exporter(ConsoleSpanExporter())

3. 关键调用追踪

@app.route('/predict')
def predict():
    tracer = trace.get_tracer(__name__)
    with tracer.start_as_current_span("model_prediction"):
        # 大模型推理逻辑
        result = model.predict(input_data)
        return result

监控价值

• 性能瓶颈定位：快速识别慢调用
• 故障根因分析：精确回溯异常链路
• 成本优化：识别低效调用模式

通过该方案，我们实现了大模型服务的可观测性，为后续治理提供了坚实基础。