大模型测试工具的性能监控

大模型测试工具的性能监控

在开源大模型测试与质量保障社区中，性能监控是确保大模型稳定运行的关键环节。本文将介绍如何使用Python和Prometheus监控大模型推理服务的性能指标。

监控目标

主要关注以下核心指标：

• 响应时间（Latency）
• 吞吐量（Throughput）
• 内存占用率
• CPU使用率

实现方案

使用prometheus_client库创建监控端点，并集成到模型服务中：

from prometheus_client import start_http_server, Histogram, Counter
import time

# 创建指标
latency_histogram = Histogram('model_latency_seconds', 'Model latency in seconds')
equest_counter = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')

# 启动监控服务器
start_http_server(8000)

# 包装推理函数
def monitor_model_inference(model_fn, *args, **kwargs):
    request_counter.inc()  # 计数器递增
    start_time = time.time()
    try:
        result = model_fn(*args, **kwargs)
        latency = time.time() - start_time
        latency_histogram.observe(latency)  # 记录延迟
        return result
    except Exception as e:
        latency_histogram.observe(time.time() - start_time)
        raise e

可复现步骤

1. 安装依赖：pip install prometheus_client
2. 运行上述代码
3. 访问http://localhost:8000查看监控数据
4. 使用Grafana等工具可视化展示

该方案可帮助测试工程师在大模型测试中实时掌握系统性能表现，及时发现性能瓶颈。