大模型微服务监控工具选型

大模型微服务监控工具选型

随着大模型应用的普及，微服务架构在AI领域愈发重要。本文将从实际应用场景出发，分享几种适合大模型微服务的监控工具选型方案。

监控需求分析

大模型微服务需要重点关注：

• 模型推理延迟和吞吐量
• GPU/CPU资源使用率
• 模型版本管理与回滚
• 异常请求追踪

工具选型建议

1. Prometheus + Grafana组合

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

2. OpenTelemetry分布式追踪

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider

tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("model_inference"):
    # 模型推理逻辑
    pass

3. 自定义指标收集

# 收集GPU使用率
nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv

建议根据团队技术栈和监控复杂度选择合适的工具组合。