LLM测试环境的监控与告警
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知测试环境稳定性的关键作用。本文将分享如何建立有效的监控与告警机制，确保大模型测试过程中的环境健康。
监控要点
首先需要关注以下核心指标：
- GPU内存使用率（超过85%触发告警）
- CPU负载（持续高于80%）
- 网络IO延迟
- 磁盘空间使用率
实现方案
#!/bin/bash
# 监控脚本示例
while true; do
gpu_mem=$(nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader,nounits)
if [ "$gpu_mem" -gt 800 ]; then
echo "警告：GPU内存使用率过高：$gpu_mem MB"
# 发送告警通知
curl -X POST "https://your-alert-system.com/webhook" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "GPU内存超限", "level": "warning"}'
fi
sleep 60
done
告警策略
建议设置多级告警：
- 轻微异常：邮件通知
- 严重异常：短信+邮件双重告警
- 环境宕机：自动重启测试环境
通过建立完善的监控体系，可以显著提高测试效率和结果可靠性。
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