在大模型服务的生产环境中，监控调优是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将结合实际部署经验，分享从日志分析到性能指标优化的完整实践路径。
日志分析与问题定位
首先建立统一的日志收集框架，推荐使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）或Loki+Prometheus组合。针对LLM服务，重点关注以下日志字段：
# 关键指标提取脚本
awk '/inference/ {print $1,$2,$3,$7,$8}' access.log | grep -E '(latency|error)'
核心性能指标监控
建立以下核心指标监控体系：
- 响应延迟：P95、P99延迟时间
- 吞吐量：QPS、TPS
- 资源利用率：CPU、内存、GPU使用率
- 错误率：HTTP 5xx、业务逻辑错误
实际优化案例
在一次性能调优中，通过Prometheus抓取以下指标进行分析：
# 监控配置示例
scrape_configs:
- job_name: 'llm-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/metrics'
调优策略
- 缓存优化：对高频请求结果进行本地缓存
- 批处理：合并小批量请求提升吞吐
- 资源调度：合理分配GPU资源避免争抢
通过持续的监控和迭代，我们成功将平均延迟从500ms降低至180ms，系统稳定性显著提升。
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