源文件 examples/online_serving/opentelemetry.
设置 OpenTelemetry POC¶
-
安装 OpenTelemetry 包
-
在 docker 容器中启动 Jaeger
# From: https://jaeger.golang.ac.cn/docs/1.57/getting-started/ docker run --rm --name jaeger \ -e COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411 \ -p 6831:6831/udp \ -p 6832:6832/udp \ -p 5778:5778 \ -p 16686:16686 \ -p 4317:4317 \ -p 4318:4318 \ -p 14250:14250 \ -p 14268:14268 \ -p 14269:14269 \ -p 9411:9411 \ jaegertracing/all-in-one:1.57
-
在新的 shell 中,导出 Jaeger IP
export JAEGER_IP=$(docker inspect --format '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' jaeger) export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=grpc://$JAEGER_IP:4317
然后为 OpenTelemetry 设置 vLLM 的服务名称,启用与 Jaeger 的非安全连接,并运行 vLLM
-
在新的 shell 中,使用 dummy 客户端发送带有 trace context 的请求
-
打开 Jaeger webui: https://:16686/
在搜索面板中,选择
vllm-server
服务并点击Find Traces
。您应该会看到一个 trace 列表,每个请求对应一个 trace。 -
点击一个 trace 将显示其 spans 和标签。在此演示中,每个 trace 有 2 个 span。一个来自包含 prompt 文本的 dummy 客户端,另一个来自包含请求元数据的 vLLM。
导出器协议¶
OpenTelemetry 支持使用 grpc
或 http/protobuf
作为导出器中 trace 数据的传输协议。默认情况下使用 grpc
。要将 http/protobuf
设置为协议,请如下配置 OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_PROTOCOL
环境变量
export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_PROTOCOL=http/protobuf
export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://$JAEGER_IP:4318/v1/traces
vllm serve facebook/opt-125m --otlp-traces-endpoint="$OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT"
FastAPI 的仪器化¶
OpenTelemetry 允许对 FastAPI 进行自动仪器化。
-
安装仪器化库
-
使用
opentelemetry-instrument
运行 vLLM -
向 vLLM 发送请求并在 Jaeger 中查找其 trace。它应该包含来自 FastAPI 的 spans。
示例材料¶
dummy_client.py
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import requests
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor, ConsoleSpanExporter
from opentelemetry.trace import SpanKind, set_tracer_provider
from opentelemetry.trace.propagation.tracecontext import TraceContextTextMapPropagator
trace_provider = TracerProvider()
set_tracer_provider(trace_provider)
trace_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter()))
trace_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter()))
tracer = trace_provider.get_tracer("dummy-client")
url = "https://:8000/v1/completions"
with tracer.start_as_current_span("client-span", kind=SpanKind.CLIENT) as span:
prompt = "San Francisco is a"
span.set_attribute("prompt", prompt)
headers = {}
TraceContextTextMapPropagator().inject(headers)
payload = {
"model": "facebook/opt-125m",
"prompt": prompt,
"max_tokens": 10,
"n": 3,
"use_beam_search": "true",
"temperature": 0.0,
# "stream": True,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)