机器学习模型容量规划监控

机器学习模型容量规划监控

在生产环境中，机器学习模型的容量规划是确保系统稳定运行的关键环节。本文将详细介绍如何通过具体指标监控和告警配置来实现有效的容量管理。

核心监控指标

1. 模型推理延迟

• 95%响应时间 > 500ms时触发告警
• 平均延迟增长超过20%时预警

2. GPU/CPU使用率

• GPU利用率 > 85% 持续5分钟触发告警
• CPU使用率 > 90% 持续10分钟预警

3. 内存占用

• 堆内存使用率 > 80% 触发告警
• 系统内存不足时监控swap使用率

告警配置方案

# Prometheus告警规则示例
ALERT ModelLatencyHigh
  IF rate(model_inference_duration_seconds[5m]) > 0.5
  FOR 5m
  LABELS { severity = "warning" }
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型延迟过高"
    description = "95%响应时间超过500ms，当前值为 {{ $value }}ms"
  }

ALERT GPUUtilizationHigh
  IF gpu_utilization > 85
  FOR 5m
  LABELS { severity = "critical" }
  ANNOTATIONS {
    summary = "GPU利用率过高"
    description = "GPU利用率超过85%，当前值为 {{ $value }}%"
  }

复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置模型指标导出器
3. 设置阈值告警规则
4. 集成Slack/钉钉通知

通过以上配置，可以实现对模型容量的实时监控和预警，确保生产环境稳定运行。