模型服务监控调优技巧：从日志收集到异常检测实践

模型服务监控调优技巧：从日志收集到异常检测实践

在大模型服务部署过程中，有效的监控体系是保障系统稳定运行的关键。本文分享一套可复现的监控调优方案。

日志收集与结构化

首先建立统一的日志收集管道：

# 使用filebeat收集模型服务日志
filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /var/log/model-service/*.log
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true

核心监控指标

cpu使用率、内存占用、推理延迟等关键指标需实时采集：

import psutil
import time

def monitor_system():
    while True:
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory_info = psutil.virtual_memory()
        print(f"CPU: {cpu_percent}%, Memory: {memory_info.percent}%")
        time.sleep(60)

异常检测机制

基于统计阈值实现自动告警：

import numpy as np
from collections import deque

class AnomalyDetector:
    def __init__(self, window_size=100):
        self.values = deque(maxlen=window_size)
        self.threshold = 3.0  # 标准差倍数
    
    def is_anomaly(self, value):
        if len(self.values) < 10:
            self.values.append(value)
            return False
        
        mean = np.mean(list(self.values))
        std = np.std(list(self.values))
        z_score = abs(value - mean) / (std + 1e-8)
        
        self.values.append(value)
        return z_score > self.threshold

通过以上实践，可以有效提升模型服务的可观测性与稳定性。