大模型部署中的监控告警体系建设踩坑记录
在大模型生产环境部署中，监控告警体系的建设至关重要。最近在某AI平台部署大模型服务时，踩了几个典型的坑，分享给大家。
坑点一：指标选择不当
最初我们只关注了CPU使用率和内存占用，结果发现模型推理时GPU显存飙升但系统未报警。正确的做法应该是：
# 监控GPU使用情况
nvidia-smi -q -d UTILIZATION -l 1
# 监控显存使用
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv
坑点二：告警阈值设置不合理
设置的阈值过于宽松，导致性能下降时无法及时发现。建议采用动态阈值，比如基于历史数据的3σ原则。
坑点三：告警收敛策略缺失
频繁的告警导致工程师疲劳，应该设置告警抑制和聚合规则。例如使用Prometheus的Alertmanager配置：
receivers:
- name: 'webhook'
webhook_configs:
- url: 'http://alert.webhook'
route:
group_by: ['job']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 1h
坑点四：缺少模型性能监控
没有对推理延迟、吞吐量等关键指标进行监控，导致服务体验下降。建议通过自定义指标收集：
from prometheus_client import Histogram
inference_time = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference time')
with inference_time.time():
result = model.predict(input_data)
一个完善的监控告警体系，需要从硬件资源、模型性能、业务指标等多个维度进行设计。
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