开源大模型部署中的异常处理机制

在开源大模型部署过程中，异常处理机制是确保系统稳定性和用户体验的关键环节。本文将对比分析几种主流的异常处理策略，并提供实际可复现的代码示例。

常见异常类型

在模型部署中，主要异常包括：模型加载失败、推理超时、内存溢出等。例如，在使用FastAPI部署Llama2模型时，可能会遇到RuntimeError: CUDA out of memory错误。

对比分析

1. 基础异常捕获

from fastapi import FastAPI, HTTPException
import torch

app = FastAPI()

@app.post("/predict")
def predict(input_text: str):
    try:
        result = model(input_text)
        return result
    except RuntimeError as e:
        if "CUDA out of memory" in str(e):
            raise HTTPException(status_code=507, detail="模型推理内存不足")
        else:
            raise HTTPException(status_code=500, detail="推理服务异常")

2. 超时重试机制

import time
from functools import wraps

def timeout_retry(max_retries=3, timeout=30):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    if attempt == max_retries - 1:
                        raise e
                    time.sleep(timeout)
            return None
        return wrapper
    return decorator

最佳实践建议

部署时应结合日志监控、健康检查和自动恢复机制，确保异常能够被及时发现并处理。同时，建议在生产环境中使用容器化部署方案，便于异常隔离和资源管理。