FinGPT日志聚合：推理请求数据采集方案

FinGPT日志聚合：推理请求数据采集方案

在AI模型部署过程中，推理请求数据的采集与分析是优化模型性能、保障服务稳定性的关键环节。本文将介绍如何为FinGPT构建推理请求日志采集系统，实现对模型交互过程的全程追踪。

系统架构概述

FinGPT的推理请求日志采集系统采用经典的"生成-采集-分析"三层架构，通过轻量化改造实现对推理服务的无侵入式监控。系统主要包含以下组件：

• 日志生成层：在推理服务代码中嵌入日志记录逻辑
• 日志采集层：通过文件监听或标准输出重定向收集日志
• 日志存储层：本地文件系统或时序数据库存储

FinGPT整体技术框架，日志系统作为可扩展模块集成于推理服务中

推理请求日志设计

日志字段定义

针对FinGPT的推理场景，建议记录以下关键字段：

字段名称	数据类型	说明
request_id	字符串	请求唯一标识符
timestamp	时间戳	请求处理时间
user_input	字符串	用户输入文本
model_output	字符串	模型生成结果
token_count	整数	输入输出token总数
response_time	浮点数	推理耗时(秒)
model_version	字符串	使用的模型版本

日志格式示例

采用JSON格式便于后续解析：

{
  "request_id": "req-20251002-12345",
  "timestamp": "2025-10-02T10:38:52Z",
  "user_input": "分析下茅台的财务报表",
  "model_output": "茅台2024年Q3财报显示...",
  "token_count": 187,
  "response_time": 2.45,
  "model_version": "llama2-13b-finetuned-v2"
}

推理代码日志改造

以FinGPT的聊天机器人代码为例，进行日志功能集成。原始推理代码位于fingpt/FinGPT_RAG/instruct-FinGPT/inference/chatbot.py。

修改步骤

1. 导入日志模块：在文件头部添加logging配置

import logging
import json
from datetime import datetime
import uuid

# 配置日志
logging.basicConfig(
    filename='inference_logs.jsonl',
    level=logging.INFO,
    format='%(message)s'
)

2. 添加请求追踪逻辑：在get_model_response函数中嵌入日志记录

def get_model_response(generator, user_input, max_new_tokens):
    # 生成请求ID和时间戳
    request_id = f"req-{uuid.uuid4().hex[:10]}"
    timestamp = datetime.utcnow().isoformat() + "Z"
    
    # 记录请求开始时间
    start_time = datetime.now()
    
    # 模型推理
    response = generator(user_input, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True, temperature=0.7)
    
    # 计算响应时间
    response_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
    
    # 提取模型输出
    model_output = response[0]["generated_text"]
    
    # 计算token数量
    token_count = len(generator.tokenizer.encode(model_output))
    
    # 构建日志条目
    log_entry = {
        "request_id": request_id,
        "timestamp": timestamp,
        "user_input": user_input,
        "model_output": model_output,
        "token_count": token_count,
        "response_time": response_time,
        "model_version": "llama2-13b-finetuned-v2"  # 根据实际模型版本修改
    }
    
    # 写入日志
    logging.info(json.dumps(log_entry))
    
    return response

日志采集与分析

本地日志查看工具

开发阶段可直接使用命令行工具查看实时日志：

# 实时监控日志文件
tail -f inference_logs.jsonl

# 统计请求总数
cat inference_logs.jsonl | wc -l

# 计算平均响应时间
jq -s 'map(.response_time) | add / length' inference_logs.jsonl

日志可视化方案

对于生产环境，建议使用Python脚本将日志数据转换为可视化图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取日志数据
df = pd.read_json("inference_logs.jsonl", lines=True)

# 转换时间戳
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 绘制响应时间趋势图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['timestamp'], df['response_time'])
plt.title('FinGPT推理响应时间趋势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('响应时间(秒)')
plt.grid(True)
plt.savefig('response_time_trend.png')

集成到现有系统

与FinGPT推理服务集成

修改后的推理服务启动流程：

1. 克隆FinGPT仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinGPT
cd FinGPT

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 启动带日志功能的推理服务：

cd fingpt/FinGPT_RAG/instruct-FinGPT/inference
python chatbot.py --path /path/to/model --max_new_tokens 256

日志文件位置

默认日志文件存储路径：

• 推理服务日志：fingpt/FinGPT_RAG/instruct-FinGPT/inference/inference_logs.jsonl
• 训练过程日志：fingpt/FinGPT_Benchmark/train.log

扩展与优化

高级特性扩展

随着业务增长，可逐步添加以下高级功能：

1. 日志轮转：配置按大小或时间自动切割日志文件
2. 异常监控：设置响应时间阈值告警
3. 分布式追踪：集成OpenTelemetry实现跨服务追踪
4. 用户行为分析：基于日志数据构建用户交互模型

性能优化建议

• 采用异步日志写入避免阻塞推理服务
• 对敏感信息进行脱敏处理
• 定期归档历史日志，保留最近30天数据

总结与展望

通过本文介绍的方案，可快速为FinGPT添加推理请求日志采集功能，实现对模型服务的全面监控。日志系统的部署将为后续的模型优化、用户行为分析和服务质量保障提供数据基础。

未来计划将日志系统与FinGPT的多智能体RAG框架深度集成，实现跨智能体协作过程的全程可追溯，进一步提升系统的可解释性和可靠性。

官方文档：README.md 推理代码：chatbot.py 训练脚本：train_lora.py

建议用户根据实际需求调整日志采集粒度，在监控效果和系统性能间找到最佳平衡点。对于大规模部署场景，可考虑引入专业日志聚合工具如ELK Stack或Prometheus+Grafana组合。