大模型推理过程访问日志分析

大模型推理过程访问日志分析

在大模型安全防护体系中，对推理过程的访问日志进行分析是识别异常行为和潜在威胁的关键环节。本文将介绍如何通过分析日志来监测模型使用情况，并提供可复现的分析方法。

日志采集与预处理

首先，需要确保模型服务端正确配置了访问日志记录功能。以常见的FastAPI + LangChain架构为例，可以通过以下方式启用详细日志记录：

from fastapi import FastAPI
import logging

app = FastAPI()
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

@app.post("/inference")
def run_inference(input_data: dict):
    logger.info(f"Inference request received: {input_data}")
    # 推理逻辑
    return result

关键指标监控

从日志中可以提取以下关键指标进行分析：

1. 请求频率：单位时间内请求数量
2. 输入长度：平均输入文本长度
3. 响应时间：推理耗时分布
4. 错误率：异常返回比例

可复现分析脚本

使用Python和pandas进行日志统计分析：

import pandas as pd
import re
from datetime import datetime

# 假设日志格式为 timestamp - INFO - Inference request received: {"input": "..."}
log_file = "access.log"

logs = []
with open(log_file, 'r') as f:
    for line in f:
        match = re.search(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) - INFO - Inference request received: (.+)', line)
        if match:
            timestamp, data = match.groups()
            logs.append({
                "timestamp": datetime.strptime(timestamp, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                "data": eval(data)  # 注意：实际使用需谨慎处理
            })

# 转换为DataFrame进行分析
df = pd.DataFrame(logs)
print(df.describe())

通过定期分析这些指标，安全团队能够及时发现异常访问模式，为构建更安全的大模型应用提供保障。