大模型部署中的日志分析工具

在大模型部署过程中，日志分析往往是排查问题的关键环节。最近在为一个开源大模型项目进行生产环境部署时，踩了不少坑，特此记录。

问题背景：部署基于Transformer架构的开源模型时，服务启动后频繁出现超时和内存溢出错误，但常规监控工具无法准确定位问题源头。

解决方案：我选择了ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈作为日志分析工具，并结合Prometheus进行指标监控。具体步骤如下：

1. 日志收集配置：使用Filebeat收集Docker容器的日志输出，通过/var/lib/docker/containers/路径监听容器日志文件。

filebeat.inputs:
- type: docker
  containers.ids: ['*']
  paths:
    - /var/lib/docker/containers/*/*.log

2. 日志解析：配置Logstash的grok过滤器，提取关键信息如时间戳、请求ID、错误码等。

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel} %{GREEDYDATA:message}" }
  }
}

3. 可视化展示：通过Kibana创建仪表板，实时监控模型推理时间、内存使用率等关键指标。

踩坑总结：最初的配置将所有日志都收集到一起，导致性能下降。后来通过添加过滤规则，只收集ERROR和WARN级别的日志，大大提升了分析效率。

这个方案在实际部署中效果显著，强烈推荐给正在面临类似问题的工程师朋友。