在LLM服务中，准确监控和统计模型资源使用情况对于优化性能、控制成本至关重要。本文将介绍如何通过Prometheus + Grafana搭建监控体系，并提供具体的指标收集脚本。
核心指标收集
首先需要收集以下关键指标：
- GPU内存使用率（memory_utilization）
- CPU利用率（cpu_utilization）
- 请求延迟（latency）
- 并发请求数（concurrent_requests）
实施步骤
- 安装Prometheus和Grafana
# 使用Docker快速部署
sudo docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus
sudo docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
- 配置Prometheus抓取目标 在
prometheus.yml中添加：
scrape_configs:
- job_name: 'model_server'
static_configs:
- targets: ['localhost:8000']
- 创建监控脚本（Python）
import psutil
import time
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
gpu_memory = Gauge('gpu_memory_usage', 'GPU memory usage percentage')
def collect_metrics():
# 获取GPU内存使用率
# 注意：实际部署中需要根据具体框架调整实现方式
gpu_mem = get_gpu_memory() # 自定义函数
gpu_memory.set(gpu_mem)
if __name__ == '__main__':
start_http_server(8000)
while True:
collect_metrics()
time.sleep(60)
数据可视化
通过Grafana创建仪表板，实时监控资源使用情况，设置告警阈值，实现自动化运维。
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