大模型部署中服务启动超时问题排查过程

最近在生产环境部署一个基于LLaMA的问答系统时遇到了服务启动超时的问题。这个问题困扰了我整整一天，现在记录下来希望能帮到同样遇到此问题的同学。

服务启动后无法正常响应请求，日志显示TimeoutException，curl测试返回Connection timed out。部署环境为Ubuntu 20.04 + Docker + Nginx反向代理。

第一步：确认模型加载时间

# 查看启动日志中的关键时间点
python3 main.py --model-path ./models/llama-7b-hf --port 8000

发现模型加载耗时超过60秒。

第二步：修改超时配置 在uvicorn启动参数中增加超时设置：

import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000, timeout_keep_alive=120)

第三步：优化模型加载 将模型加载逻辑从app.on_event("startup")移到单独的异步任务中，并设置超时保护：

async def load_model():
    # 原来的模型加载代码
    pass

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    asyncio.create_task(load_model())

第四步：增加Docker启动超时

# Dockerfile中增加
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=60s CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1

最终问题得以解决，建议在部署大模型服务时预留充足的启动时间。