LLM部署中的资源使用率监控

在LLM部署实践中，资源使用率监控是保障模型稳定运行的关键环节。本文将对比分析几种主流监控方案，并提供可复现的部署建议。

监控方案对比

Prometheus + Grafana方案

这是最常用的组合，适用于生产环境。通过以下步骤部署：

# 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 配置监控目标
vi prometheus.yml

Docker容器监控

对于容器化部署，可以使用Docker内置的资源限制和监控：

# docker-compose.yml
services:
  llm-model:
    image: my-llm:latest
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: "8G"
          cpus: "2.0"

最佳实践建议

1. 设置合理的资源上限避免资源耗尽
2. 定期检查GPU内存使用情况
3. 配置告警规则，及时发现异常

通过以上方案，可以有效监控LLM部署中的资源使用率，确保模型稳定运行。