大模型测试环境的资源监控踩坑记录
最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个让人头疼的问题：测试环境的资源监控不准确，导致测试结果反复出错。这让我深刻体会到，没有可靠的监控系统，再好的测试用例都可能白费。
问题背景
我们使用的是基于Docker的容器化测试环境，通过docker stats命令获取容器资源使用情况。但发现监控数据经常出现以下异常：
- 内存使用率突然飙升到100%，实际系统负载却很低
- GPU显存占用显示为负数
- CPU使用率超过100%的离谱数值
复现步骤
# 1. 启动测试容器
sudo docker run -d --name test-container \
--gpus all \
-p 8080:8080 \
model:test-image
# 2. 监控资源使用情况
sudo docker stats test-container --no-stream
# 3. 观察异常数据
# 发现以下问题：
# - 内存使用率显示为100%但实际进程占用仅50%
# - GPU内存显示为负数
解决方案
最终通过整合nvidia-smi和docker stats的双监控机制解决：
import subprocess
import json
import time
def monitor_resources(container_name):
# 获取Docker容器资源
docker_cmd = f"docker stats {container_name} --no-stream"
docker_result = subprocess.run(docker_cmd, shell=True, capture_output=True)
# 获取GPU资源
gpu_cmd = "nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv,noheader"
gpu_result = subprocess.run(gpu_cmd, shell=True, capture_output=True)
return {
"docker_stats": docker_result.stdout.decode(),
"gpu_memory": gpu_result.stdout.decode()
}
经验总结
- 不要只依赖单一监控工具
- 定期更新Docker和NVIDIA驱动版本
- 建立自动化报警机制，避免问题积累
这个坑踩得确实有点惨，但也让我对大模型测试环境的稳定性有了更深的认识。对于测试工程师来说，监控系统不完善，等于给测试结果埋雷。
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