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GLM-4.6V-Flash-WEB故障恢复：异常退出自动重启脚本编写

1. 引言

1.1 业务场景描述

GLM-4.6V-Flash-WEB 是智谱 AI 推出的最新开源视觉大模型，支持网页端与 API 双重推理模式，具备轻量化部署、高响应速度和多模态理解能力。该模型在单张 GPU 上即可完成高效推理，广泛应用于图像识别、图文生成、智能问答等场景。

然而，在实际生产环境中，由于资源竞争、服务进程崩溃或外部中断等原因，GLM-4.6V-Flash-WEB 的 Web 服务可能意外退出，导致用户无法通过网页或 API 访问模型功能。这种异常中断若依赖人工发现并手动重启，将显著影响服务可用性和用户体验。

1.2 痛点分析

当前部署流程中存在以下问题：

• 缺乏自愈机制：服务一旦因内存溢出、端口占用或代码异常终止，需人工介入重启。
• 监控缺失：无进程状态检测逻辑，无法及时感知服务是否运行正常。
• 运维成本高：特别是在边缘设备或多实例部署环境下，频繁巡检不现实。

1.3 方案预告

本文将介绍一种基于 Shell 脚本的自动化故障恢复方案，实现对GLM-4.6V-Flash-WEB服务进程的健康检查与异常退出后的自动重启。该脚本可长期驻留后台运行，确保服务高可用，适用于 Jupyter 环境下的/root目录部署场景。

2. 技术方案选型

2.1 可行性方案对比

考虑到目标环境为 Jupyter 实例（如 CSDN 星图镜像），通常权限受限且追求快速启动，选择“自定义 Shell 监控脚本”作为最优解。

2.2 核心设计思路

采用“心跳检测 + 进程匹配 + 自动拉起”三段式逻辑：

1. 定时检查：每 30 秒扫描一次正在运行的进程；
2. 关键字匹配：查找是否包含python启动的web_server.py或类似服务入口文件；
3. 缺失则重启：若未找到，则切换目录并重新执行启动脚本1键推理.sh。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确认以下前提条件已满足：

• 已成功部署 GLM-4.6V-Flash-WEB 镜像
• 模型位于/root/GLM-4.6V-Flash-WEB目录下
• 启动脚本1键推理.sh存在于/root目录
• Web 服务默认监听端口为8080

可通过以下命令验证服务是否正常运行：

ps aux | grep python | grep web_server

预期输出示例：

root 12345 0.8 12.1 1234567 89012 ? Ssl 10:30 0:15 python web_server.py --port=8080

3.2 创建自动重启脚本

在/root目录下创建名为auto_restart.sh的脚本文件：

#!/bin/bash # GLM-4.6V-Flash-WEB 自动重启脚本 # 检测Web服务是否运行，若未运行则自动重启 LOG_FILE="/root/auto_restart.log" CHECK_INTERVAL=30 # 检测间隔（秒） WEB_SCRIPT="/root/1键推理.sh" PROJECT_DIR="/root/GLM-4.6V-Flash-WEB" PORT=8080 echo "$(date): 自动重启脚本开始运行" >> "$LOG_FILE" while true; do # 检查指定端口是否有Python进程占用 PID=$(lsof -t -i :$PORT) if [ -z "$PID" ]; then echo "$(date): 检测到端口 $PORT 无服务运行，尝试重启..." >> "$LOG_FILE" # 进入项目目录并执行一键推理脚本 cd "$PROJECT_DIR" && bash "$WEB_SCRIPT" & sleep 10 # 等待服务初始化 NEW_PID=$(lsof -t -i :$PORT) if [ ! -z "$NEW_PID" ]; then echo "$(date): 服务已成功重启，PID=$NEW_PID" >> "$LOG_FILE" else echo "$(date): 重启失败，请检查日志和资源配置" >> "$LOG_FILE" fi else echo "$(date): 服务正在运行，PID=$PID" >> "$LOG_FILE" fi # 等待下一次检测 sleep $CHECK_INTERVAL done

3.3 脚本说明与解析

注意：&符号用于后台运行，避免阻塞脚本本身；sleep 10给予服务足够的启动时间。

3.4 设置脚本权限并后台运行

赋予脚本可执行权限：

chmod +x /root/auto_restart.sh

启动脚本并放入后台持续运行：

nohup bash /root/auto_restart.sh > /root/nohup.out 2>&1 &

验证脚本是否运行：

ps aux | grep auto_restart.sh

预期输出：

root 67890 0.0 0.1 12345 678 ? S 11:00 0:00 bash /root/auto_restart.sh

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

问题 1：lsof: command not found

原因：系统未安装lsof工具。

解决方法：

apt-get update && apt-get install -y lsof

或替换为netstat检测方式：

PID=$(netstat -tuln | grep :8080 | awk '{print $7}' | cut -d'/' -f1)

问题 2：重复启动多个服务实例

原因：脚本未判断已有进程，直接执行启动命令。

优化措施：增加进程去重保护机制：

# 在启动前先杀掉旧进程 if [ ! -z "$PID" ]; then kill -9 $PID echo "$(date): 已清理残留进程 PID=$PID" >> "$LOG_FILE" fi

问题 3：日志文件过大

原因：日志无限追加，长期运行可能导致磁盘占满。

优化建议：启用日志轮转或限制大小：

# 修改日志写入方式，保留最近1000行 tail -n 1000 "$LOG_FILE" > "${LOG_FILE}.tmp" && mv "${LOG_FILE}.tmp" "$LOG_FILE"

或使用logrotate工具进行专业管理。

4.2 性能优化建议

1. 调整检测频率：
   默认 30 秒较保守，可根据业务需求调整为 10~60 秒之间。过短会增加系统负载，过长则降低恢复速度。

2. 加入告警通知（进阶）：
   可集成邮件或 Webhook，在服务重启时发送通知：

bash curl -X POST "https://api.notify.com/send" \ -d "message=GLM-4.6V-Flash-WEB服务已重启" \ >> "$LOG_FILE"

1. 结合 crontab 替代 while 循环（可选）：
   使用定时任务替代常驻进程，更节省资源：

bash # 添加到 crontab */30 * * * * /root/auto_restart_once.sh

其中auto_restart_once.sh为一次性检测脚本，不包含while循环。

5. 总结

5.1 实践经验总结

本文围绕 GLM-4.6V-Flash-WEB 在实际部署中面临的服务异常退出问题，提出了一套轻量级、可落地的自动重启解决方案。通过编写 Shell 脚本实现进程监控与自愈机制，有效提升了服务的稳定性和可用性。

核心收获包括：

• 无需复杂工具链：仅用基础 Linux 命令即可实现服务守护；
• 适配 Jupyter 环境：兼容权限受限、无 systemd 的开发型实例；
• 日志可追溯：所有操作记录在案，便于排查问题；
• 易于扩展：可进一步集成告警、资源监控等功能。

5.2 最佳实践建议

1. 务必测试脚本逻辑：在正式上线前，手动终止服务验证能否自动重启；
2. 定期检查日志文件：防止日志膨胀影响存储空间；
3. 结合资源监控：当内存使用超过阈值时提前预警，减少崩溃概率。

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