大模型推理服务的性能监控方案

大模型推理服务的性能监控方案

在大模型推理服务中，性能监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际工程角度出发，介绍一套可复现的性能监控方案。

核心监控指标

主要关注以下三个维度：

1. 延迟指标：平均响应时间、P95/P99延迟
2. 吞吐指标：每秒处理请求数（QPS）
3. 资源指标：GPU/CPU使用率、内存占用

实现方案

import time
import psutil
import torch
from collections import deque

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.latency_history = deque(maxlen=1000)
        self.request_count = 0
        
    def measure_inference(self, model, input_data):
        # 开始计时
        start_time = time.time()
        
        # 执行推理
        with torch.no_grad():
            output = model(input_data)
        
        # 记录延迟
        latency = time.time() - start_time
        self.latency_history.append(latency)
        self.request_count += 1
        
        return output, latency
    
    def get_metrics(self):
        if not self.latency_history:
            return {}
        
        latencies = list(self.latency_history)
        return {
            'avg_latency': sum(latencies)/len(latencies),
            'p95_latency': sorted(latencies)[int(len(latencies)*0.95)],
            'qps': self.request_count / (time.time() - self.start_time)
        }

可复现步骤

1. 部署监控代码到推理服务中
2. 每秒采集一次性能数据
3. 使用Prometheus或自定义dashboard进行可视化
4. 设置告警阈值（如P95延迟超过500ms时告警）

该方案可直接集成到现有推理服务中，实现对大模型推理性能的实时监控。