大模型推理中的响应时间监控

在大模型推理服务中，响应时间是衡量系统性能的关键指标。本文将对比分析几种常用的响应时间监控方案，并提供可复现的实践方法。

监控方案对比

方案一：基础日志记录

通过在模型推理前后添加时间戳来计算响应时间。这是最直接的方法，但需要手动处理。

import time

class ModelWrapper:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def predict(self, input_data):
        start_time = time.time()
        result = self.model(input_data)
        end_time = time.time()
        response_time = (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒
        print(f"响应时间: {response_time:.2f}ms")
        return result

方案二：Prometheus集成

使用Prometheus指标收集器，可以更系统地监控和可视化响应时间。

from prometheus_client import Histogram, start_http_server

# 定义响应时间直方图
response_time_histogram = Histogram('model_response_time_seconds', 'Response time in seconds')

@response_time_histogram.time()
def predict_with_monitoring(input_data):
    return model.predict(input_data)

最佳实践建议

1. 设置合理的响应时间阈值，如95%的请求应在200ms内完成
2. 集成到CI/CD流程中，确保性能不下降
3. 使用分布式追踪工具如Jaeger进行端到端监控

这些方法可以根据实际部署环境灵活选择和组合使用。