大模型部署中的容错机制设计与实现

在大模型部署中，容错机制是确保系统高可用性的关键。本文分享一个基于熔断、降级和重试的完整容错方案。

核心架构设计 采用Hystrix模式实现熔断器，当错误率超过阈值（如50%）时自动开启熔断，阻止请求继续发送到故障服务。

from hystrix import HystrixCommand, HystrixThreadPool

class ModelInferenceCommand(HystrixCommand):
    def __init__(self, model_name):
        super().__init__(
            group_key='model-group',
            command_key=f'inference-{model_name}',
            thread_pool_key=f'thread-pool-{model_name}',
            timeout=3000,
            circuit_breaker_enabled=True,
            circuit_breaker_error_threshold_percentage=50,
            circuit_breaker_request_volume_threshold=20
        )
        self.model_name = model_name

    def run(self):
        # 实际模型推理逻辑
        return self.inference_model(self.model_name)

    def fallback(self):
        # 降级处理，返回默认结果或缓存数据
        return self.get_default_response()

部署实践要点

1. 配置合理的超时时间（3-5秒）和熔断阈值
2. 实现优雅降级，如使用缓存或默认响应
3. 增加监控告警，实时跟踪熔断状态

该方案已在多个大模型服务中稳定运行超过6个月，显著提升了系统稳定性。