大模型推理过程中的错误恢复机制

大模型推理过程中的错误恢复机制

在大模型推理过程中，由于输入数据异常、计算资源不足或模型内部状态异常等原因，可能导致推理失败。有效的错误恢复机制能够提高系统鲁棒性和用户体验。

常见错误类型

1. 输入验证失败：非法输入导致的解析错误
2. 资源耗尽：内存溢出、GPU显存不足
3. 模型内部异常：NaN值、无穷大等数值问题

恢复策略实现

import logging
import traceback
from typing import Optional

class ModelRecoveryHandler:
    def __init__(self, max_retries: int = 3):
        self.max_retries = max_retries
        self.logger = logging.getLogger(__name__)

    def safe_inference(self, model, input_data) -> Optional[dict]:
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                # 原始推理过程
                result = model(input_data)
                
                # 结果验证
                if self._validate_result(result):
                    return result
                else:
                    raise ValueError("Invalid result")
                    
            except Exception as e:
                self.logger.warning(f"Attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}")
                
                # 根据错误类型采取恢复措施
                if self._is_resource_error(e):
                    self._handle_resource_error()
                elif self._is_input_error(e):
                    input_data = self._sanitize_input(input_data)
                
                if attempt == self.max_retries - 1:
                    self.logger.error("Max retries exceeded")
                    return None
        
        return None

    def _validate_result(self, result) -> bool:
        # 结果有效性验证
        if result is None:
            return False
        if isinstance(result, dict) and 'error' in result:
            return False
        return True

    def _is_resource_error(self, e) -> bool:
        error_str = str(e).lower()
        return any(keyword in error_str for keyword in ['memory', 'overflow', 'out of memory'])

    def _handle_resource_error(self):
        # 清理资源
        import gc
        gc.collect()
        
        # 降低推理负载
        self.logger.info("Resource error handled, cleanup completed")

    def _sanitize_input(self, input_data):
        # 输入数据清理
        if isinstance(input_data, str):
            return input_data.strip()
        return input_data

可复现测试步骤

1. 准备测试模型和输入数据
2. 使用上述恢复处理器包装推理过程
3. 模拟资源错误场景进行测试
4. 验证恢复机制的有效性

通过实现这样的错误恢复机制，可以显著提升大模型服务的稳定性和可靠性。