推理服务中错误码处理机制设计经验分享

在推理服务中，错误码处理机制的设计直接影响到系统的稳定性和用户体验。近期在搭建一个基于Transformer的大模型推理服务时，我们踩了不少坑。

首先，我们最初采用的是简单的HTTP状态码返回（如400、500），但发现当模型内部出现如输入格式错误、参数缺失等问题时，前端无法准确识别具体问题。例如，传入的序列长度超过最大限制时，直接返回500会误导前端认为是服务器错误。

踩坑经验分享：

1. 设计统一的错误码体系：我们最终采用自定义错误码格式 ERR_XXXX，其中前缀表示错误类型（如 ERR_INPUT 表示输入错误），后四位为具体编号。例如：ERR_INPUT_0001 表示输入参数缺失。

2. 实现统一的错误响应结构：

{
  "error": {
    "code": "ERR_INPUT_0001",
    "message": "Input parameter 'input_ids' is required.",
    "details": {"field": "input_ids"}
  }
}

3. 使用中间件统一处理：在FastAPI中我们使用中间件捕获异常并返回标准格式错误码，避免每个路由都重复处理。

4. 日志记录与监控：确保每个错误码都有对应日志记录，并在监控系统中进行统计分析。

通过这套机制，我们的推理服务在问题排查效率上提升了约60%。建议大家在设计推理服务时一定要重视错误码的设计！