五、【LLaMA-Factory实战】模型部署与监控：从实验室到生产的全链路实践

【LLaMA-Factory实战】模型部署与监控：从实验室到生产的全链路实践

一、引言

在大模型应用落地过程中，从实验室研究到生产环境部署存在巨大挑战。本文基于LLaMA-Factory框架，详细介绍大模型部署与监控的完整流程，包含推理优化、服务化部署、监控与迭代的核心技术，并附代码与命令行实现。

二、部署与监控架构图

三、推理优化：量化压缩与模型加速

1. 4-bit量化压缩

# 使用llamafactory-cli进行4-bit量化
llamafactory-cli quantize \
  --model_path output/medical_model \
  --quantization_bit 4 \
  --output_path output/medical_model_4bit

2. vLLM推理引擎集成

# server.py
from vllm import LLM, SamplingParams
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(title="大模型推理服务")

# 加载量化后的模型
llm = LLM(
    model="output/medical_model_4bit",
    quantization="q4_k_m",
    gpu_memory_utilization=0.9
)

class InferenceRequest(BaseModel):
    prompt: str
    max_tokens: int = 1024
    temperature: float = 0.7

@app.post("/generate")
async def generate(request: InferenceRequest):
    try:
        # 设置采样参数
        sampling_params = SamplingParams(
            temperature=request.temperature,
            max_tokens=request.max_tokens
        )
        
        # 生成回答
        outputs = llm.generate(request.prompt, sampling_params)
        return {"response": outputs[0].outputs[0].text}
    
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

四、服务化部署：API接口与容器化

1. API服务启动

# 启动API服务（多进程）
uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

2. Docker容器化部署

# Dockerfile
FROM python:3.10-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 安装依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制模型和代码
COPY output/medical_model_4bit /app/model
COPY server.py .

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 启动服务
CMD ["uvicorn", "server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

# 构建Docker镜像
docker build -t llama-medical-service:v1 .

# 运行Docker容器
docker run -d -p 8000:8000 llama-medical-service:v1

3. Kubernetes部署配置

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-medical-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llama-medical
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama-medical
    spec:
      containers:
      - name: llama-medical
        image: llama-medical-service:v1
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "8Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "16Gi"
            cpu: "4"

五、监控与迭代：SwanLab集成与反馈闭环

1. SwanLab集成

# 初始化SwanLab监控
from swanlab import Experiment

exp = Experiment(
    project="medical_model_deployment",
    name="llama-medical-v1",
    tags=["deployment", "medical"]
)

# 在推理服务中记录指标
@app.post("/generate")
async def generate(request: InferenceRequest):
    start_time = time.time()
    
    # 模型推理
    outputs = llm.generate(request.prompt, sampling_params)
    
    # 记录指标
    inference_time = time.time() - start_time
    exp.log({"inference_time": inference_time})
    exp.log({"tokens_generated": len(outputs[0].outputs[0].text.split())})
    
    return {"response": outputs[0].outputs[0].text}

2. 启动SwanLab服务

# 启动SwanLab服务
swanlab server --port 8080

# 查看实验结果
http://localhost:8080

3. 用户反馈闭环

# feedback_handler.py
from swanlab import Experiment
import pandas as pd

def handle_feedback(feedback_data):
    # 记录用户反馈
    exp = Experiment(project="medical_model_deployment", name="llama-medical-v1")
    exp.log({"user_feedback": feedback_data})
    
    # 更新训练数据
    with open("data/feedback_dataset.json", "a") as f:
        f.write(json.dumps(feedback_data) + "\n")
    
    # 定期重新训练
    if len(pd.read_json("data/feedback_dataset.json", lines=True)) > 1000:
        os.system("llamafactory-cli train config/retrain.yaml")

六、性能测试与优化

1. 基准测试

# 使用locust进行负载测试
locust -f load_test.py --host=http://localhost:8000

# 测试不同并发数下的性能
locust -f load_test.py --headless -u 100 -r 10 -t 1m

2. 优化对比

七、总结与展望

通过LLaMA-Factory框架，我们完成了从模型推理优化到生产监控的全流程实践。主要成果包括：

1. 通过4-bit量化将模型体积缩小75%，推理速度提升3倍
2. 集成vLLM引擎实现高并发处理，吞吐量达56请求/秒
3. 建立了完整的监控与反馈闭环系统
4. 通过容器化实现快速部署与资源隔离

下一步工作：

1. 探索8-bit量化与4-bit量化的混合精度方案
2. 开发自适应批处理策略，根据负载动态调整
3. 集成A/B测试框架，对比不同模型版本
4. 建立模型安全防护机制，防止恶意攻击

大模型的生产部署是一个系统工程，需要持续优化和迭代。期待与更多开发者共同推动大模型在各行业的落地应用。