OpenLLMetry项目中LangChain与vLLM的Trace-ID传递问题解析
2025-06-06 20:33:36作者:宣聪麟
在分布式追踪系统中,Trace-ID的传递是确保调用链路完整性的关键。本文将深入分析OpenLLMetry项目中LangChain与vLLM组件间Trace-ID缺失的问题,并提供解决方案。
问题现象
当开发者同时使用LangChainInstrumentor和vLLM时,虽然两者都配置了相同的追踪收集器,但生成的追踪数据却分散在不同的Trace中。具体表现为:
- LangChain生成的span单独出现在一个Trace中
- vLLM服务端生成的span出现在另一个Trace中
- 两个span之间缺乏父子关系,导致无法完整展现调用链路
技术背景
在OpenTelemetry体系中,上下文传播(Context Propagation)是实现分布式追踪的核心机制。当服务A调用服务B时,服务A需要将当前的Trace-ID和Span-ID等信息通过HTTP头或其他方式传递给服务B,这样服务B生成的span才能与服务A的span关联到同一个Trace中。
问题根源
通过分析代码发现,LangchainInstrumentor在创建新的span时,虽然可以获取到父span的上下文,但没有将这个上下文信息传递给vLLM服务。具体来说:
- LangchainInstrumentor通过_create_llm_span方法创建span
- 该方法虽然可以设置parent_span_context
- 但这些上下文信息没有通过HTTP头等方式传递给vLLM服务
解决方案
要解决这个问题,需要修改LangchainInstrumentor的实现,确保span上下文能够正确传播。关键修改点包括:
- 在创建span时显式设置parent_span_context
- 将追踪上下文信息注入到vLLM的HTTP请求头中
- 确保vLLM服务端能够正确解析这些追踪头信息
具体实现上,可以修改_create_llm_span方法,使其不仅创建span,还负责上下文传播:
def _create_llm_span(
self,
run_id: UUID,
parent_run_id: Optional[UUID],
name: str,
request_type: LLMRequestTypeValues,
metadata: Optional[dict[str, Any]] = None,
) -> Span:
# 获取工作流名称和实体路径
workflow_name = self.get_workflow_name(parent_run_id)
entity_path = self.get_entity_path(parent_run_id)
# 设置父span上下文
if parent_run_id is not None and parent_run_id in self.spans:
parent_span_context = set_span_in_context(self.spans[parent_run_id].span)
else:
parent_span_context = None
# 创建新的span并关联父上下文
span = self.tracer.start_span(
f"{name}.{request_type.value}",
context=parent_span_context,
kind=SpanKind.CLIENT,
attributes={
SpanAttributes.LLM_SYSTEM: "Langchain",
SpanAttributes.LLM_REQUEST_TYPE: request_type.value,
SpanAttributes.TRACELOOP_WORKFLOW_NAME: workflow_name,
SpanAttributes.TRACELOOP_ENTITY_PATH: entity_path,
},
metadata=metadata,
)
return span
实施建议
- 确保vLLM服务端已正确配置OpenTelemetry接收器
- 验证HTTP追踪头(traceparent等)是否正确传递
- 在Jaeger等追踪系统中验证span是否已正确关联
- 考虑在LangChain和vLLM之间添加中间件来统一处理追踪头
总结
Trace-ID的传递问题在分布式系统中很常见,特别是在整合多个开源组件时。通过理解OpenTelemetry的上下文传播机制,并适当修改LangchainInstrumentor的实现,可以确保LangChain和vLLM的追踪数据能够正确关联,从而提供完整的调用链路视图。这对于调试和性能分析大型语言模型应用至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
272
2.56 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
157
暂无简介
Dart
564
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
231
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
95
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
444