LLM部署中的监控告警规则

LLM部署中的监控告警规则

在大模型部署实践中，建立完善的监控告警体系是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套适用于LLM生产环境的监控告警规则。

核心监控指标

1. 响应时间：设置P95响应时间超过2秒时告警

   # Prometheus告警规则示例
   groups:
   - name: llm-alerts
     rules:
     - alert: LLMHighLatency
       expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
       for: 2m
       labels:
         severity: warning
   

2. GPU利用率：当GPU使用率超过85%时触发告警

   # 监控脚本示例
   import psutil
   import GPUtil
   gpus = GPUtil.getGPUs()
   for gpu in gpus:
       if gpu.memoryUtil > 0.85:
           send_alert("GPU Memory Usage exceeds 85%")
   

3. 内存使用率：当系统内存使用超过90%时告警

告警策略

• 分级处理：根据告警严重程度分为warning和critical两个级别
• 去重机制：相同告警在10分钟内不重复发送
• 自动恢复检测：当指标恢复正常后自动清除告警

最佳实践

建议结合Prometheus + Grafana构建可视化监控面板，定期评估和优化告警阈值。同时建立告警处理流程文档，确保团队快速响应问题。