大模型部署中的故障恢复与容灾机制

在大模型训练和推理过程中，系统稳定性至关重要。本文将介绍几种关键的故障恢复与容灾策略。

1. 检查点与断点续训

使用torch.save()保存模型状态是常见做法。在训练时设置定期检查点：

for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # 训练逻辑
        if epoch % 10 == 0 and batch_idx % 100 == 0:
            checkpoint = {
                'epoch': epoch,
                'model_state_dict': model.state_dict(),
                'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                'loss': loss
            }
            torch.save(checkpoint, f'checkpoint_epoch_{epoch}.pt')

2. 自动重启机制

利用systemd或supervisor实现服务自动重启：

[program:ml_model_server]
command=python3 server.py
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/ml_server.err.log
stdout_logfile=/var/log/ml_server.out.log

3. 多副本部署策略

通过分布式训练框架如PyTorch DDP或Ray实现多节点容灾：

# Ray集群启动示例
ray.init(address='ray://head_node:10001')
@ray.remote

这些机制能有效降低单点故障风险，提高模型服务可用性。

晨曦微光 · 2026-01-08T10:24:58

检查点机制确实有用，但别只图省事设个10个epoch就save一次，得根据数据量和训练节奏调参数。最好配合增量备份，不然恢复时可能要重跑半天。

GoodKyle · 2026-01-08T10:24:58

自动重启听着好用，但光靠systemd或supervisor顶多算个‘救火队员’。真正出问题的时候，服务挂了你都不知道，建议加点健康检查+告警联动。

Victor700 · 2026-01-08T10:24:58

多副本部署是大模型的标配，但别以为用了Ray或者DDP就万事大吉。网络抖动、节点崩溃这些场景下，还得自己写个心跳检测和故障转移逻辑。

技术趋势洞察 · 2026-01-08T10:24:58

容灾策略不是建完系统就完事了，得定期演练。我见过太多项目把checkpoints当摆设，真出问题才发现路径错了、权限没给够，提前测一遍比事后哭都强。

大模型部署中的故障恢复与容灾机制