ChatGLM3-32k长文调用无响应问题分析与解决方案

问题现象描述

在使用ChatGLM3-32k模型进行openai方式调用时，当进行多次长文(1000字以上)调用后，系统会出现无响应的情况。具体表现为：

• 大约100次左右的调用后会完全无响应
• 系统不抛出任何错误信息
• 显存、内存和CPU使用率显示正常
• 在多卡环境下(如8卡)运行时，模型被分散到多张显卡上

问题原因分析

根据技术团队的反馈和实际测试情况，可以得出以下关键结论：

1. 显存管理问题：虽然显存使用率显示正常，但模型在多卡间分散可能导致显存管理异常。官方demo设计为单卡推理，在多卡环境下可能出现不可预知的问题。

2. 长文处理压力：1000字以上的长文输入对模型的上下文处理能力要求较高，连续多次调用会积累潜在的内存泄漏或资源未释放问题。

3. 生产环境适配不足：官方demo主要作为入门示例，并非为生产环境设计，在长时间高负载场景下的稳定性未经充分测试。

解决方案建议

1. 单卡运行配置

将模型限制在单张显卡上运行，避免多卡分散带来的问题：

• 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量限制可见显卡
• 在代码中明确指定device参数为单一显卡

2. 资源监控与回收

实现更完善的资源监控和回收机制：

• 定期检查显存使用情况
• 实现显存碎片整理
• 设置调用间隔或批处理机制

3. 生产环境优化建议

如需在生产环境部署，应考虑以下优化方向：

• 实现模型服务的动态加载和卸载
• 增加请求队列管理和超时机制
• 考虑使用专门的模型服务框架如Triton Inference Server
• 实现自动缩放和负载均衡机制

技术实现细节

对于希望自行优化代码的用户，可以从以下几个技术点入手：

1. 显存管理优化：

   • 实现显存使用监控
   • 定期清理缓存
   • 优化KV缓存策略

2. 请求处理优化：

   • 实现请求批处理
   • 设置合理的最大上下文长度
   • 实现请求优先级队列

3. 异常处理增强：

   • 完善超时机制
   • 增加心跳检测
   • 实现自动恢复功能

总结

ChatGLM3-32k作为大语言模型，在处理长文和多次调用时可能出现无响应问题，这主要与资源管理和生产环境适配不足有关。通过单卡运行、资源监控和适当的代码优化，可以有效改善这一问题。对于生产环境部署，建议基于官方demo进行深度优化或使用专业的模型服务框架。