大模型服务中的监控指标体系

大模型服务中的监控指标体系

在大模型系统架构设计中，监控指标体系是保障服务稳定性和性能优化的关键环节。本文将从实际部署经验出发，分享一套可复用的监控指标设计框架。

核心监控维度

1. 系统资源指标

# Prometheus监控配置示例
- name: system_metrics
  metrics:
    cpu_usage: node_cpu_seconds_total
    memory_usage: node_memory_bytes_used
    disk_io: node_disk_io_time_seconds_total

2. 模型推理指标

# 推理性能监控
- inference_latency: model_inference_duration_seconds
- request_rate: model_requests_total
- batch_size: model_batch_size

实际部署建议

建议采用分层监控策略：

1. 基础设施层：CPU、内存、磁盘IO等基础资源
2. 服务层：请求延迟、吞吐量、错误率
3. 模型层：推理时间、批次处理效率、显存占用

可复现步骤

1. 部署Prometheus + Grafana监控系统
2. 配置指标采集器
3. 设定告警阈值（如95%响应时间超过500ms）
4. 定期优化监控指标权重

这套体系已在多个大模型服务中验证，建议根据具体业务场景调整监控粒度。