LLM部署中的性能监控工具

在LLM部署环境中，性能监控是确保模型稳定运行的关键环节。本文将对比分析几种主流的LLM性能监控工具，并提供实际部署建议。

监控工具对比

Prometheus + Grafana

作为开源监控领域的标杆，Prometheus通过拉取指标的方式收集数据，配合Grafana进行可视化展示。对于LLM部署，重点关注以下指标：

# 部署Prometheus监控配置
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 配置目标服务暴露metrics端口

OpenTelemetry

提供统一的观测框架，支持多语言SDK集成。在LLM部署中可追踪：

# otel-collector配置示例
receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:
exporters:
  prometheus:
    endpoint: "localhost:8889"

实践建议

1. 建议采用Prometheus作为核心监控系统，因其与Kubernetes生态兼容性好
2. 集成Grafana进行实时仪表盘展示
3. 重点关注模型推理延迟、GPU使用率、内存占用等关键指标

部署验证

通过以下命令验证监控是否正常工作：

# 检查Prometheus是否正常运行
curl http://localhost:9090/status
# 查看指标是否正确采集
curl http://localhost:9090/api/v1/query?query=up

在生产环境中，建议根据业务场景选择合适的监控方案，并建立告警机制及时发现性能问题。