在大模型推理过程中，响应时间监控是保障系统稳定性和用户体验的关键环节。本文将分享几种实用的响应时间监控方法，帮助开发者有效识别和优化推理性能瓶颈。
基础监控方法
1. 使用Python装饰器监控单个函数耗时
def timing_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} 执行时间: {end_time - start_time:.4f}秒")
return result
return wrapper
@timing_decorator
def model_inference(prompt):
# 模拟模型推理过程
time.sleep(0.1)
return "响应结果"
2. Prometheus + Grafana监控方案
通过集成Prometheus指标收集器，可实现可视化监控：
from prometheus_client import Counter, Histogram
# 定义计数器和直方图
REQUEST_COUNT = Counter('model_requests_total', '总请求数')
REQUEST_LATENCY = Histogram('model_request_seconds', '请求延迟')
@REQUEST_LATENCY.time()
def process_request(prompt):
REQUEST_COUNT.inc()
# 推理逻辑
return model.generate(prompt)
高级监控技巧
- 分布式追踪：使用OpenTelemetry记录跨服务调用链路
- 自定义采样：对高延迟请求进行详细日志记录
- 阈值告警：设置响应时间超过阈值时自动通知
通过以上方法，可建立完善的推理性能监控体系，及时发现并解决潜在问题。
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