在LLM部署实践中，服务监控是保障模型性能稳定的关键环节。本文将对比分析几种主流监控方案的优劣。
监控体系核心指标
LLM服务需要重点关注：响应时间、吞吐量、错误率、内存占用、GPU利用率等。以Prometheus + Grafana组合为例，可通过以下方式采集数据：
from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time
# 定义监控指标
latency_histogram = Histogram('model_latency_seconds', 'Request latency')
memory_gauge = Gauge('model_memory_usage_mb', 'Memory usage in MB')
# 包装模型推理函数
@latency_histogram.time()
def model_inference(input_text):
# 模型推理逻辑
return model.predict(input_text)
对比分析
方案一：Prometheus + Grafana
- 优势：开源免费，生态完善，支持丰富的告警规则
- 劣势：需要额外的Prometheus服务器部署，学习成本较高
方案二：OpenTelemetry
- 优势：厂商中立，支持多语言SDK，可采集链路追踪数据
- 劣势：配置复杂度高，对现有系统改造要求大
方案三：自定义监控脚本
- 优势：灵活度最高，针对性强
- 劣势：维护成本高，功能有限
实施建议
建议采用Prometheus + Grafana方案作为基础监控体系，结合业务需求逐步增加OpenTelemetry的链路追踪能力。部署时需确保监控数据的实时性和准确性，避免因监控系统故障导致的业务问题。
部署步骤
- 安装Prometheus服务
- 配置Grafana仪表盘
- 集成模型推理代码中的监控点
- 设置告警规则并验证
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