LLM服务监控体系设计：从指标采集到异常检测实践

在大模型服务架构中，监控体系是保障系统稳定运行的核心环节。本文将分享一个可复现的LLM服务监控体系设计方案。

核心指标采集

首先需要建立基础指标采集框架：

import prometheus_client as prom
from prometheus_client import Gauge, Counter

# 定义核心指标
request_duration = Histogram('llm_request_duration_seconds', 'Request duration')
active_requests = Gauge('llm_active_requests', 'Active requests')
model_memory_usage = Gauge('llm_model_memory_bytes', 'Model memory usage')

# 指标注册
prom.start_http_server(9090)

异常检测机制

基于统计学方法实现异常检测：

import numpy as np
from collections import deque

class AnomalyDetector:
    def __init__(self, window_size=100):
        self.values = deque(maxlen=window_size)
        
    def detect(self, value):
        self.values.append(value)
        if len(self.values) < 20:
            return False
        
        mean = np.mean(list(self.values))
        std = np.std(list(self.values))
        return abs(value - mean) > 3 * std

实际部署建议

1. 部署Prometheus + Grafana监控面板
2. 设置告警阈值：响应时间超过500ms或内存使用率超过85%
3. 定期审查监控指标，优化异常检测算法

该方案已在多个大模型服务中验证，可作为部署参考。