在大模型部署环境中，资源利用率监控是确保系统稳定性和成本控制的关键环节。本文将分享一套完整的LLM部署监控方案。
监控指标体系
核心监控指标包括：CPU使用率、内存占用、GPU显存使用、网络IO、磁盘IO等。对于大模型推理场景，还需重点关注batch size对资源消耗的影响。
实施步骤
- 安装监控组件
pip install prometheus-client
pip install py-spy
- 基础监控代码示例
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import psutil
import time
# 创建指标
cpu_gauge = Gauge('model_cpu_percent', 'CPU usage percentage')
memory_gauge = Gauge('model_memory_mb', 'Memory usage in MB')
# 定期更新指标
while True:
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
memory_info = psutil.virtual_memory()
cpu_gauge.set(cpu_percent)
memory_gauge.set(memory_info.used / 1024 / 1024)
time.sleep(30)
- 集成GPU监控
# 使用nvidia-smi监控GPU
watch -n 1 nvidia-smi
最佳实践
- 设置合理的告警阈值
- 定期分析资源使用模式
- 建立自动化扩缩容机制
通过这套监控体系，可以有效提升LLM部署的稳定性和资源利用率。
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