模型部署中模型更新失败问题排查过程

模型部署中模型更新失败问题排查过程

在大模型推理服务部署过程中，我们遇到了模型更新失败的问题。服务使用的是基于PyTorch的模型，并通过Flask提供REST API接口。

问题现象

当通过API触发模型更新时，服务返回500错误，日志显示如下错误信息：

RuntimeError: [enforce fail at C:\agent\w\workspace\pytorch\torch\csrc\jit\interpreter.cpp:139] 

排查过程

首先检查了模型加载逻辑，发现是使用了torch.load()加载模型文件后未进行序列化处理导致的问题。我们通过以下步骤进行修复：

1. 确认模型格式：

   import torch
   model = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
   # 错误方式：直接使用加载的模型
   
   # 正确方式：先保存再加载
   torch.save(model, 'temp_model.pt')
   model = torch.load('temp_model.pt', map_location='cpu')
   

2. 更新服务代码：

   def update_model(model_path):
       try:
           # 加载模型前先进行序列化
           temp_path = 'temp_' + model_path
           torch.save(torch.load(model_path), temp_path)
           new_model = torch.load(temp_path, map_location='cpu')
           # 更新全局模型变量
           global current_model
           current_model = new_model
           return True
       except Exception as e:
           print(f"Model update failed: {e}")
           return False
   

3. 添加日志和异常处理：确保每次更新都记录详细信息，便于后续问题追踪。

结论

该问题是由于模型在加载过程中未正确序列化引起的。通过添加中间保存步骤，有效解决了模型更新失败的问题。