设置 OpenTelemetry POC¶
来源 https://github.com/vllm-project/vllm/tree/main/examples/online_serving/opentelemetry。
注意: 核心 OpenTelemetry 包(
opentelemetry-sdk,opentelemetry-api,opentelemetry-exporter-otlp,opentelemetry-semantic-conventions-ai)已随 vLLM 一并打包。无需手动安装。
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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然后设置 vLLM 的 OpenTelemetry 服务名称,启用与 Jaeger 的非安全连接并运行 vLLM
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在新的 shell 中,使用虚拟客户端发送带有追踪上下文 (trace context) 的请求
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打开 Jaeger Web UI: https://:16686/
在搜索面板中,选择
vllm-server服务并点击Find Traces(查找追踪)。你应该会获得一个追踪列表,每个请求对应一个追踪。
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点击一个追踪将显示其跨度 (spans) 及其标签。在此演示中,每个追踪包含 2 个跨度。一个来自包含提示词文本的虚拟客户端,另一个来自包含请求元数据的 vLLM。

导出器协议¶
OpenTelemetry 支持 grpc 或 http/protobuf 作为导出器中追踪数据的传输协议。默认情况下使用 grpc。若要将 http/protobuf 设置为协议,请按如下方式配置 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 的仪表化¶
OpenTelemetry 允许对 FastAPI 进行自动仪表化。
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安装仪表化库
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使用
opentelemetry-instrument运行 vLLM -
向 vLLM 发送请求并在 Jaeger 中查找其追踪。它应该包含来自 FastAPI 的跨度。
示例材料¶
dummy_client.py
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
# SPDX-FileCopyrightText: Copyright contributors to the vLLM project
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)
