大模型推理服务的稳定性保障措施

在大模型推理服务的实际部署中，稳定性是确保服务持续可用的关键。本文将从系统架构、容错机制和监控告警三个方面，分享保障大模型推理服务稳定性的最佳实践。

1. 系统架构层面的稳定性设计

负载均衡与服务发现

# 示例：使用Nginx进行负载均衡配置
upstream model_servers {
    server 10.0.1.10:8080 weight=3;
    server 10.0.1.11:8080 weight=2;
    server 10.0.1.12:8080 weight=1;
}

server {
    listen 80;
    location /v1/infer {
        proxy_pass http://model_servers;
        proxy_connect_timeout 3s;
        proxy_send_timeout 30s;
        proxy_read_timeout 30s;
    }
}

2. 容错机制实现

超时与重试策略

import time
import requests
from functools import wraps

def retry_with_backoff(max_retries=3, backoff_factor=1):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except requests.exceptions.RequestException as e:
                    if attempt == max_retries - 1:
                        raise
                    wait_time = backoff_factor * (2 ** attempt)
                    time.sleep(wait_time)
            return None
        return wrapper
    return decorator

@retry_with_backoff(max_retries=3, backoff_factor=2)
def model_inference(prompt):
    response = requests.post('http://localhost:8080/infer', 
                          json={'prompt': prompt}, 
                          timeout=10)
    return response.json()

3. 监控告警体系

建议使用Prometheus + Grafana进行监控，关键指标包括：

• 请求延迟（p95, p99）
• 错误率
• QPS
• 内存使用率

通过配置合理的告警规则，在服务异常时能够及时发现并处理。