大模型服务稳定性保障机制：熔断与降级策略

在大模型服务的生产环境中，稳定性保障机制是确保系统高可用的核心要素。本文将从熔断与降级两个维度，分享实际部署中的实践经验。

熔断机制设计 采用Hystrix模式的熔断器，当检测到错误率超过阈值（如50%）时触发熔断。关键配置如下：

from hystrix import HystrixCommand

class ModelInferenceCommand(HystrixCommand):
    def __init__(self, model_name):
        super().__init__(
            command_key=f"model_{model_name}_inference",
            circuit_breaker_enabled=True,
            circuit_breaker_error_threshold_percentage=50,
            circuit_breaker_request_volume_threshold=100,
            circuit_breaker_sleep_window_in_millis=30000
        )
    
    def run(self):
        # 实际模型推理逻辑
        return self.model.predict(input_data)

降级策略实现 当主服务不可用时，系统应自动切换到降级方案。我们通过配置中心动态管理降级开关：

# config.yaml
model_inference:
  fallback_strategy: "cache_first"  # 缓存优先
  cache_ttl: 300  # 缓存过期时间
  default_response: "模型服务暂时不可用，请稍后重试"

可复现步骤：

1. 部署熔断器组件到Kubernetes集群
2. 配置Prometheus监控指标（错误率、响应时间）
3. 设置告警规则，当错误率>50%时触发告警
4. 实现降级逻辑并测试回滚机制

通过以上机制，系统能够在模型服务异常时快速响应，保障用户体验。