Trace 可视化#

slime 可以为每条 rollout sample 挂上轻量级执行 trace。它会记录生成、奖励模型等 span 事件，并且可以在保存下来的 rollout debug dump 中离线查看。

trace 时间线查看器

保存 rollout trace 数据#

如果想在运行结束后查看 trace，可以在训练时打开 rollout debug dump：

python train.py \
    ... \
    --save-debug-rollout-data /path/to/debug/rollout_{rollout_id}.pt

每个保存出来的 .pt 文件都会包含 rollout samples，以及对应的 trace 数据。之后也可以通过 --load-debug-rollout-data 复用同一份 dump。

打开时间线查看器#

对保存好的 rollout dump 运行：

python tools/trace_timeline_viewer.py /path/to/debug/rollout_0.pt

脚本会生成：

rollout_0.trace_timeline_cache.json
rollout_0.trace_timeline_viewer.html

默认情况下，它还会启动一个本地静态文件服务，方便直接在浏览器里打开。如果只想生成文件，可以加 --no-serve。

如何理解可视化结果#

每一行对应一条 sample。
条形块表示 span，点表示瞬时事件。
trace_span(...) 在开始和结束时记录的属性，都会显示在详情面板里。
当 SGLang 返回 PD 分离相关时延时，viewer 会自动补出 [P] 和 [D] 两条虚拟 lane，用来拆开展示 prefill/decode。
如果没有开启 PD，这两条虚拟 lane 不会出现，基础 trace 也仍然可以正常渲染。

给自定义代码打点#

在自定义 rollout 或 reward 逻辑中，可以直接复用 slime.utils.trace_utils 里的工具：

trace_span(target, name, attrs=...)：记录一段持续时间。
trace_event(target, name, attrs=...)：记录一个瞬时事件。
trace_function(name, ...)：用 decorator 把整个同步/异步函数包成一个 span。
bind_trace(sample)：在 sample 被传递到其他 helper 或任务之前，确保它已经绑定好 trace carrier。

`trace_span` 和 `trace_function` 的区别#

如果你只想给函数内部的一小段逻辑打点，或者需要在代码块执行过程中补充 span 结束属性，就用 trace_span(...)。

如果整个函数调用都应该对应一个 span，就用 trace_function(...)。它本质上会先解析 trace target，然后在函数调用外层自动套一层 trace_span(...)，因此同步函数和异步函数都能直接用。

slime 主 rollout 流程里就是这样用的。例如 generate_and_rm(...) 按 sample 打点，而 generate_and_rm_group(...) 按 group 打点：

from slime.utils.trace_utils import trace_function


@trace_function("generate_and_rm", target="sample")
async def generate_and_rm(args, sample, sampling_params, evaluation=False):
    ...


@trace_function(
    "generate_and_rm_group",
    target="group",
    attrs_getter=lambda args, group, sampling_params, evaluation=False: {"group_size": len(group)},
)
async def generate_and_rm_group(args, group, sampling_params, evaluation=False):
    ...

如何选择 target#

trace_function(...) 需要一个 trace target，通常是 Sample、TraceHandle 或它们的列表。

如果 target 本来就是函数参数，优先写成 target="sample" 或 target="group"。
如果 target 需要从参数里推导出来，就用 target_getter=...。
不建议默认依赖自动推断。实现里确实可以从参数或当前 trace 上下文里推断 target，但显式写出来更稳定，也更不容易出现歧义。

给 decorator span 增加属性#

如果想在 span 开始时附带属性，可以用 attrs_getter=...：

@trace_function(
    "custom_rollout_batch",
    target="samples",
    attrs_getter=lambda samples, **_: {"batch_size": len(samples)},
)
async def custom_rollout_batch(samples, **kwargs):
    ...

如果你需要在函数执行到一半之后再补充属性，那么不要只靠 decorator，应该在函数内部再嵌一层 trace_span(...)。一个比较常见的模式是：

外层用 trace_function(...) 表示整个函数生命周期
内层用 trace_span(...) 标记 generation、RM、filter、post-process 等关键子步骤

如果想统一记录 SGLang 返回的 generation 元信息，可以复用 build_sglang_meta_trace_attrs：

from slime.utils.trace_utils import build_sglang_meta_trace_attrs, trace_span

with trace_span(sample, "sglang_generate") as span:
    output = await post(url, payload)
    span.update(build_sglang_meta_trace_attrs(output["meta_info"]))

使用建议#

先保存少量 rollout；单个 dump 的 sample 数量适中时，viewer 会更容易阅读。
viewer 直接基于保存下来的 .pt dump 工作，因此可以把文件拷到别的机器离线分析。
如果你想看的是 SGLang 自身的 GPU / kernel 级 profiling trace，请参考性能分析。

Trace 可视化

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