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MGeo推理脚本定制：添加日志与异常捕获功能

背景与需求分析

在实体对齐任务中，地址相似度匹配是关键环节之一，尤其在中文地址场景下，由于命名不规范、缩写多样、区域层级复杂等问题，传统规则方法难以满足高精度对齐需求。阿里云开源的MGeo 模型专为中文地址语义理解设计，基于大规模地理语义预训练，在地址相似度计算任务上表现出色，广泛应用于城市治理、物流调度、数据融合等场景。

然而，在实际工程落地过程中，原始推理脚本往往缺乏完善的可观测性与容错能力。例如，当输入数据存在格式错误、字段缺失或模型加载失败时，程序可能直接崩溃且无明确提示，给调试和线上运维带来极大困难。因此，对推理.py脚本进行日志记录增强与异常捕获机制集成，不仅是提升代码健壮性的必要步骤，更是构建可维护AI服务的关键实践。

本文将围绕 MGeo 推理脚本的实际部署环境（4090D单卡 + Jupyter + Conda 环境），手把手实现一个具备完整日志输出和多层级异常处理的定制化推理流程，帮助开发者快速构建稳定可靠的地址匹配服务。

技术方案选型：为何要加日志与异常捕获？

1. 原始脚本痛点分析

默认提供的推理.py脚本主要聚焦于模型前向推理逻辑，通常包含以下典型结构：

model = load_model("mgeo_model.pth") data = read_csv("input.csv") results = model.predict(data) save_csv(results, "output.csv")

这类脚本存在三大问题： - ❌无过程反馈：运行期间无任何输出，无法判断是否卡死或正在处理。 - ❌错误信息缺失：一旦出错，仅返回 traceback，缺乏上下文信息（如当前处理的文件名、行号）。 - ❌不可恢复性：遇到异常即中断，无法跳过脏数据继续执行后续任务。

2. 解决方案设计目标

我们希望通过改造达成以下目标：

| 目标 | 实现方式 | |------|----------| | ✅ 可视化运行状态 | 使用logging模块输出不同级别日志 | | ✅ 错误定位精准 | 在异常捕获中打印上下文信息（如输入路径、批次ID） | | ✅ 提升鲁棒性 | 对可容忍异常（如空文件、字段缺失）做降级处理 | | ✅ 支持后期审计 | 日志持久化到文件，便于问题回溯 |

为此，我们将采用 Python 标准库中的logging和try-except-finally机制，结合上下文管理思想，打造一个生产就绪的推理脚本。

完整实现：从零改造推理脚本

步骤一：环境准备与依赖确认

确保已按官方指引完成镜像部署并激活对应环境：

conda activate py37testmaas

建议在工作区复制原脚本以便编辑：

cp /root/推理.py /root/workspace/推理_增强版.py

提示：使用 Jupyter 打开该文件可获得更好的代码高亮与调试体验。

步骤二：引入日志系统（Logging Setup）

我们在脚本开头配置全局日志器，支持控制台输出与文件记录双通道：

import logging import os from datetime import datetime # 创建日志目录 LOG_DIR = "/root/workspace/logs" os.makedirs(LOG_DIR, exist_ok=True) # 配置日志格式 LOG_FORMAT = '%(asctime)s - %(levelname)s - [%(funcName)s] %(message)s' DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 初始化 logger logger = logging.getLogger("MGeoInference") logger.setLevel(logging.INFO) # 防止重复添加 handler if not logger.handlers: # 控制台处理器 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) console_handler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FORMAT, DATE_FORMAT)) # 文件处理器（按天分割） log_file = os.path.join(LOG_DIR, f"inference_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log") file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FORMAT, DATE_FORMAT)) # 添加处理器 logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) logger.info("日志系统初始化完成")

📌 关键说明：

• 使用os.makedirs(..., exist_ok=True)确保日志目录自动创建。
• 设置encoding='utf-8'避免中文地址写入日志时报编码错误。
• 自定义funcName显示调用函数名，便于追踪执行流。

步骤三：封装核心推理逻辑并添加异常捕获

我们将原始推理流程拆解为多个函数，并在每层加入异常防护：

import pandas as pd import torch def load_model_safely(model_path: str): """安全加载MGeo模型""" try: logger.info(f"正在加载模型: {model_path}") if not os.path.exists(model_path): raise FileNotFoundError(f"模型文件不存在: {model_path}") # 模拟模型加载（实际替换为真实加载逻辑） model = torch.load(model_path, map_location='cuda') model.eval() logger.info("模型加载成功") return model except Exception as e: logger.error(f"模型加载失败: {str(e)}", exc_info=True) raise RuntimeError("无法恢复的模型加载错误") from e def read_data_safely(file_path: str): """安全读取输入数据""" try: logger.info(f"正在读取输入文件: {file_path}") if not os.path.getsize(file_path) > 0: logger.warning("输入文件为空，返回空DataFrame") return pd.DataFrame() df = pd.read_csv(file_path) required_cols = ['addr1', 'addr2'] # 假设这是MGeo所需字段 missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns] if missing_cols: logger.error(f"输入文件缺少必要字段: {missing_cols}") raise ValueError(f"字段缺失: {missing_cols}") logger.info(f"成功读取 {len(df)} 条地址对") return df except pd.errors.EmptyDataError: logger.warning("CSV文件为空") return pd.DataFrame() except pd.errors.ParserError as e: logger.error(f"CSV解析失败，请检查格式: {str(e)}") raise except Exception as e: logger.error(f"读取文件时发生未知错误: {str(e)}", exc_info=True) raise def predict_with_error_handling(model, data_df: pd.DataFrame): """带异常处理的预测函数""" if data_df.empty: logger.warning("输入数据为空，跳过预测") return pd.DataFrame() try: logger.info("开始执行地址相似度推理...") # TODO: 替换为真实的MGeo推理逻辑 # 示例：similarity_scores = model.predict(data_df['addr1'], data_df['addr2']) similarity_scores = [0.95] * len(data_df) # 占位符 result_df = data_df.copy() result_df['similarity'] = similarity_scores result_df['match'] = (result_df['similarity'] > 0.8).astype(int) logger.info("推理完成") return result_df except Exception as e: logger.error(f"推理过程出错: {str(e)}", exc_info=True) # 尝试返回部分结果或空表 return pd.DataFrame(columns=list(data_df.columns) + ['similarity', 'match']) def save_result_safely(result_df: pd.DataFrame, output_path: str): """安全保存结果""" try: if result_df.empty: logger.warning("结果为空，仍尝试生成空文件") result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf_8_sig') # BOM支持Excel打开 logger.info(f"结果已保存至: {output_path}") except Exception as e: logger.error(f"保存结果失败: {str(e)}", exc_info=True) raise

🔍 异常处理策略详解：

| 异常类型 | 处理方式 | 是否重新抛出 | |--------|---------|-------------| |FileNotFoundError| 记录错误并终止 | 是 | |ValueError（字段缺失） | 记录后终止 | 是 | |EmptyDataError| 返回空DF，降级处理 | 否 | |ParserError| 记录详细信息 | 是 | | 其他Exception| 全栈追踪记录 | 视情况而定 |

最佳实践：使用exc_info=True可自动记录完整的 traceback 信息，极大提升排查效率。

步骤四：主流程整合与资源清理

最后编写主函数，统一调度各模块：

def main(): MODEL_PATH = "/root/mgeo_model.pth" INPUT_FILE = "/root/input.csv" OUTPUT_FILE = "/root/output.csv" logger.info("=== MGeo 地址相似度推理任务启动 ===") model = None try: # 1. 加载模型 model = load_model_safely(MODEL_PATH) # 2. 读取数据 input_data = read_data_safely(INPUT_FILE) # 3. 执行推理 results = predict_with_error_handling(model, input_data) # 4. 保存结果 save_result_safely(results, OUTPUT_FILE) logger.info("✅ 推理任务成功完成") except FileNotFoundError as e: logger.critical(f"关键文件未找到，任务终止: {e}") except ValueError as e: logger.critical(f"数据校验失败，任务终止: {e}") except Exception as e: logger.critical(f"未预期的严重错误导致任务中断: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True) finally: # 清理资源（如GPU缓存） if model is not None and torch.cuda.is_available(): del model torch.cuda.empty_cache() logger.debug("GPU内存已释放") logger.info("=== MGeo 推理任务结束 ===\n") if __name__ == "__main__": main()

💡 设计亮点：

• 使用finally块确保无论成败都会释放 GPU 内存。
• 分级异常捕获：先处理具体异常，再兜底通用异常。
• 添加分隔符日志，使日志文件更易读。

实际运行效果演示

假设我们运行如下命令：

python /root/workspace/推理_增强版.py

正常情况下，控制台输出如下：

2025-04-05 10:23:15 - INFO - [main] === MGeo 地址相似度推理任务启动 === 2025-04-05 10:23:15 - INFO - [load_model_safely] 正在加载模型: /root/mgeo_model.pth 2025-04-05 10:23:18 - INFO - [load_model_safely] 模型加载成功 2025-04-05 10:23:18 - INFO - [read_data_safely] 正在读取输入文件: /root/input.csv 2025-04-05 10:23:18 - INFO - [read_data_safely] 成功读取 1000 条地址对 2025-04-05 10:23:18 - INFO - [predict_with_error_handling] 开始执行地址相似度推理... 2025-04-05 10:23:25 - INFO - [predict_with_error_handling] 推理完成 2025-04-05 10:23:25 - INFO - [save_result_safely] 结果已保存至: /root/output.csv 2025-04-05 10:23:25 - INFO - [main] ✅ 推理任务成功完成 2025-04-05 10:23:25 - INFO - [main] === MGeo 推理任务结束 ===

若输入文件缺失某字段，则会清晰报错：

2025-04-05 10:25:10 - ERROR - [read_data_safely] 输入文件缺少必要字段: ['addr2'] ... 2025-04-05 10:25:10 - CRITICAL - [main] 数据校验失败，任务终止: 字段缺失: ['addr2']

所有日志同时写入/root/workspace/logs/inference_20250405.log，可供长期归档分析。

最佳实践建议

1. 日志分级使用指南

| 日志等级 | 使用场景 | |---------|--------| |DEBUG| 变量值、内部状态、调试开关 | |INFO| 正常流程节点、关键步骤完成 | |WARNING| 可容忍异常、降级处理 | |ERROR| 局部失败但不影响整体 | |CRITICAL| 不可恢复错误，任务终止 |

2. 异常处理黄金法则

• 不要裸写except:，应明确捕获异常类型
• 避免吞掉异常，即使降级也要记录日志
• 关键资源必须在finally中释放
• 自定义异常类适用于复杂系统（本文未展开）

3. 工程化扩展方向

• ✅ 添加配置文件（.yaml或.json）管理路径参数
• ✅ 支持批量处理多个文件（遍历目录）
• ✅ 集成 Prometheus + Grafana 实现可视化监控
• ✅ 包装为 REST API 服务（FastAPI + Uvicorn）

总结

通过对阿里开源的 MGeo 地址相似度推理脚本进行日志系统集成与多层次异常捕获改造，我们成功将其从“实验级脚本”升级为“生产可用组件”。这一过程不仅提升了系统的稳定性与可观测性，也为后续自动化调度、CI/CD 集成打下坚实基础。

核心价值总结： - 📊日志驱动运维：让每一次推理都有迹可循 - 🛡️异常安全防护：防止小错误引发大故障 - 🔧工程化思维落地：从“能跑”到“可靠”的关键跃迁

对于从事智能地址解析、实体对齐、数据清洗等相关工作的工程师而言，掌握此类脚本增强技巧，不仅能显著提升开发效率，更能增强在复杂业务场景下的应对能力。建议将本文模式抽象为模板，在团队内部推广使用，统一代码质量标准。

下一步可探索将此脚本容器化打包，并接入 Airflow 或 Kubeflow Pipelines 实现定时任务调度，真正实现端到端自动化地理语义处理流水线。