在大模型服务的日常运维中，故障诊断工具的使用经验至关重要。本文将分享几个实用的诊断方法和工具使用心得。
1. 系统资源监控 首先，通过nvidia-smi命令监控GPU资源使用情况：
watch -n 1 nvidia-smi
重点关注GPU利用率、显存占用率。当显存使用率超过90%时，需及时排查内存泄漏问题。
2. 模型推理性能分析 使用torch.profiler进行推理性能分析：
import torch
with torch.profiler.profile(
activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
record_shapes=True
) as prof:
model(input)
print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cuda_time_total", row_limit=10))
通过分析CUDA时间消耗，定位性能瓶颈。
3. 内存泄漏检测 结合tracemalloc模块追踪内存分配：
import tracemalloc
tracemalloc.start()
# 执行模型推理
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:10]:
print(stat)
定期检查内存增长趋势，及时发现内存泄漏问题。
4. 日志分析 使用grep和awk组合分析服务日志：
# 查找错误日志
grep -i "error" /var/log/model_service.log | tail -20
# 统计请求耗时
awk '/request/ {print $NF}' /var/log/model_service.log | sort -n | tail -10
通过日志分析快速定位问题根因。
这些工具的组合使用，能够帮助架构师在大模型服务中快速诊断和解决故障。
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