推理服务错误报告模板：Triton Inference Server标准化故障报告
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/server/server 在使用Triton Inference Server（推理服务器）部署和运行模型时，错误和故障难以完全避免。一个结构清晰、信息完整的错误报告不仅能加速问题定位，还能帮助开发团队更高效地修复问题。本文档提供了一个标准化的Triton Inference Server错误报告模板，旨在帮助用户系统地收集和呈现故障信息，提升问题解决效率。
错误报告模板概述
一个有效的错误报告应包含必要的环境信息、详细的错误现象描述、复现步骤、相关日志和追踪数据等。遵循此模板，可以确保您提供的信息足够详尽，以便Triton开发团队或社区能够快速理解并着手解决问题。
模板结构
本模板主要分为以下几个核心部分：
- 基本信息：报告者、联系方式、报告日期等。
- 环境配置：Triton版本、操作系统、硬件信息（尤其是GPU型号）、Docker相关信息（如使用）。
- 错误现象描述：错误类型、发生时间、影响范围、错误消息等。
- 复现步骤：详细的操作步骤，使他人能够重现该错误。
- 预期行为与实际行为：清晰说明期望发生的结果和实际观察到的结果。
- 相关日志与数据：Triton服务器日志、推理请求日志、 metrics数据、trace数据等。
- 模型信息：涉及的模型名称、版本、配置文件、模型仓库结构。
- 其他补充信息：如问题是否偶发、是否在特定条件下触发等。
详细模板内容
1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 报告人 | 您的姓名或昵称 |
| 电子邮箱 | 您的联系方式 |
| 报告日期 | YYYY-MM-DD |
| 问题分类 | [模型加载失败 / 推理错误 / 性能问题 / 服务器崩溃 / 其他] |
| 问题优先级 | [低 / 中 / 高 / 紧急] |
2. 环境配置
准确的环境信息对于问题诊断至关重要。请提供以下详细信息：
2.1 Triton Inference Server 信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| Triton版本 | 例如：23.04, 23.10 或通过 tritonserver --version 命令获取的完整版本字符串 |
| 安装方式 | [Docker / 源码编译 / 预编译二进制包] |
| Docker镜像标签 (如适用) | 例如：nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-py3 |
| 启动命令 | 完整的 tritonserver 启动命令，包括所有参数 |
2.2 系统与硬件信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 操作系统 | 例如：Ubuntu 20.04 LTS, CentOS 7.9 |
| 内核版本 | 例如：5.4.0-139-generic (通过 uname -r 命令获取) |
| CPU型号 | 例如：Intel(R) Xeon(R) Gold 6248 CPU @ 2.50GHz |
| GPU型号 (如使用) | 例如：NVIDIA A100-SXM4-40GB, NVIDIA GeForce RTX 3090 |
| GPU驱动版本 (如使用) | 例如：525.105.17 |
| CUDA版本 (如使用) | 例如：12.0 |
| Python版本 (如使用客户端) | 例如：3.8.10 |
2.3 网络与客户端信息 (如适用)
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 客户端类型 | [Triton Python Client / Triton C++ Client / GRPC客户端 / HTTP客户端 / 其他] |
| 客户端版本 | 例如：tritonclient[all]==2.31.0 |
| 网络协议 | [HTTP / GRPC] |
3. 错误现象描述
请清晰、简洁地描述您遇到的错误现象。
- 错误类型：[例如：模型加载失败、推理请求返回错误码、服务器无响应、推理结果不正确、内存泄漏导致OOM等]
- 发生时间：[例如：首次发现时间，是否持续发生，发生频率]
- 影响范围：[例如：单个模型受影响、所有模型受影响、特定客户端请求受影响]
- 错误消息： 直接粘贴Triton服务器日志中出现的错误消息，或客户端收到的错误响应。 例如：
E0925 02:39:57.123456 12345 model_repository_manager.cc:876] failed to load 'modelA' version 1: Internal: Could not create backend context或客户端错误：
tritonclientutils.InferenceServerException: [StatusCode.INTERNAL] Internal server error
4. 复现步骤
提供详细的、逐步的操作步骤，以便他人能够准确地重现您遇到的问题。步骤应尽可能具体。
例如：
- 准备模型仓库：
# 克隆模型仓库 (如有) git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/server/server cd server/server # 或描述您的模型仓库结构和模型放置方式 - 启动Triton服务器：
tritonserver --model-repository=/path/to/your/model/repository --strict-readiness=false - 发送推理请求： 使用您的客户端代码或工具发送请求：
import tritonclient.http as httpclient client = httpclient.InferenceServerClient(url="localhost:8000") # ... 设置输入 ... results = client.infer(model_name="modelA", inputs=inputs) - 观察错误：在服务器日志中或客户端输出中观察到的错误。
5. 预期行为与实际行为
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 预期行为 | 描述在正常情况下，您期望Triton服务器或推理请求表现出的行为。 |
| 实际行为 | 描述您实际观察到的Triton服务器或推理请求的行为，特别是与预期不符的部分。 |
6. 相关日志与数据
日志和相关诊断数据是定位问题的关键。请尽可能收集并提供以下信息。
6.1 Triton Server 日志
提供Triton服务器启动后直至错误发生的完整日志。如果日志较长，可以截取与错误相关的关键部分，但完整日志更有助于分析。
- 启动日志：服务器启动时的初始化日志，包括模型加载过程。
- 错误发生时的日志：错误发生前后的详细日志。
您可以通过重定向服务器输出到文件来收集完整日志：
tritonserver --model-repository=... > triton_logs.txt 2>&1
然后将 triton_logs.txt 中的相关内容粘贴或作为附件提供。
6.2 推理请求日志 (如适用)
如果是推理请求过程中出现的错误，可以提供相关的客户端请求日志，包括请求的输入数据形状、类型（敏感数据可脱敏）。
6.3 Metrics 数据
Triton提供了丰富的指标数据，有助于诊断性能问题或资源相关问题。 您可以通过访问Triton的metrics端点获取：
curl http://localhost:8002/metrics > triton_metrics.txt
特别是在错误发生前后收集的metrics数据，对于分析CPU/GPU利用率、内存使用、请求队列长度等非常有价值。详细的metrics说明请参考Triton Metrics文档。
6.4 Trace 数据
对于推理请求延迟、吞吐量或请求处理流程相关的问题，启用Triton的trace功能可以提供详细的请求处理时间线。
启用trace的启动命令示例：
tritonserver --model-repository=/path/to/models \
--trace-config rate=1 \
--trace-config level=TIMESTAMPS \
--trace-config file=/tmp/triton_trace.json
执行推理请求后，将生成的 /tmp/triton_trace.json 文件内容或其摘要（如使用trace_summary.py工具生成的报告）附上。Trace功能的详细使用方法请参考Triton Server Trace文档。
7. 模型信息
如果问题与特定模型相关，请提供以下信息：
- 模型名称：
modelA - 模型版本：
1(如果适用) - 模型框架：[例如：TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT, 自定义后端等]
- 模型配置文件： 粘贴模型的
config.pbtxt或config.json内容。name: "modelA" platform: "tensorflow_savedmodel" max_batch_size: 16 input [ { name: "input_0" data_type: TYPE_FP32 dims: [ -1, 224, 224, 3 ] } ] output [ { name: "output_0" data_type: TYPE_FP32 dims: [ -1, 1000 ] } ] - 模型仓库结构： 描述您的模型仓库目录结构，例如：
/path/to/model/repository/ ├── modelA/ │ ├── 1/ │ │ ├── saved_model.pb │ │ └── variables/ │ └── config.pbtxt └── modelB/ ├── ... - 模型来源：[例如：自行训练、公开模型库下载链接、第三方提供]
8. 其他补充信息
- 问题是否可复现：[是 / 否 / 间歇性出现]
- 最近的环境变更：[例如：Triton版本升级、操作系统更新、模型更新、配置修改等]
- 尝试过的解决方法：[例如：重启服务器、重新拉取镜像、修改模型配置、更换硬件环境等，并说明结果]
- 附加文件：[例如：如果有核心转储文件、完整日志文件、metrics数据文件、trace文件等较大文件，可以说明并考虑通过其他方式提供]
- 截图/图片：如果有相关的截图能够帮助说明问题（例如，监控面板显示的异常指标），请附上。
错误报告最佳实践
为了使您的错误报告更有效，请遵循以下最佳实践：
- 使用最新版本：在报告问题前，尝试使用最新版本的Triton Inference Server，确认问题是否已被修复。官方文档通常会在README.md中说明最新版本的特性和修复。
- 搜索现有问题：在提交新报告前，先搜索Triton GitHub Issues（尽管我们使用的是GitCode镜像，但问题追踪仍以GitHub为准），查看是否有类似问题已被报告或解决。
- 提供最小化复现用例：如果可能，创建一个最小化的模型和重现步骤，只包含触发问题所必需的元素。这能极大减少定位问题的时间。
- 清晰的格式：使用Markdown格式（如本模板所示）使报告结构清晰，代码和日志使用代码块格式化，方便阅读。
- 准确的信息：确保提供的所有路径、命令、版本号等信息准确无误。
提交错误报告
当您完成错误报告的填写后，可以将其提交到Triton Inference Server的官方Issue跟踪系统。由于我们使用的是GitCode镜像仓库，请关注该镜像仓库是否提供Issue提交功能，或参考其指引提交至上游GitHub。
总结
一个标准化、信息完整的错误报告是快速解决Triton Inference Server问题的关键。本模板旨在引导您系统地收集和组织必要的信息。通过遵循此模板和最佳实践，您可以显著提高问题被成功解决的概率和效率。
希望Triton Inference Server能为您的推理服务提供强大支持！如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎提交详细的错误报告。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
