大模型推理服务的资源利用率监控

在大模型推理服务中，资源利用率监控是确保系统稳定性和成本控制的关键环节。本文将介绍如何通过Prometheus和Grafana构建一套完整的监控体系。

监控指标选择

主要关注以下核心指标：

• GPU利用率（GPU Utilization）
• 内存使用率（Memory Usage）
• CPU利用率（CPU Utilization）
• 网络I/O（Network Throughput）
• 响应时间（Response Time）

Prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'model-inference'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    metrics_path: '/metrics'

自定义指标收集

通过Python脚本监控GPU状态：

import psutil
import GPUtil

def get_gpu_stats():
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    stats = {}
    for gpu in gpus:
        stats[f'gpu_{gpu.id}_utilization'] = gpu.memoryUtil
        stats[f'gpu_{gpu.id}_memory'] = gpu.memoryUtil
    return stats

Grafana仪表板配置

创建包含以下面板的仪表板：

1. GPU利用率趋势图
2. 内存使用率堆叠柱状图
3. 请求响应时间分布

通过这些监控手段，可以有效识别资源瓶颈，优化推理服务性能。建议定期分析监控数据，及时调整资源配置。