LLM服务监控体系设计：从Prometheus到Grafana监控方案
作为LLM服务架构师，监控体系的建设往往被低估。我们团队在部署Qwen-7B模型时，初期只用了简单的日志收集，结果在高峰期频繁出现服务雪崩却无从下手。
问题诊断
首先，我们使用Prometheus采集指标：
scrape_configs:
- job_name: 'qwen-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
然后配置Grafana面板展示关键指标如：
- 推理延迟（p95/p99）
- GPU内存使用率
- QPS/TPS
- 模型响应时间分布
实际踩坑
踩坑点1：Prometheus采集频率过高导致服务负载飙升，调整为每10秒一次。踩坑点2：没有设置合理的告警阈值，导致大量误报，最后将延迟告警设置为p95>300ms才有效。
核心建议
- 配置Prometheus的scrape_interval避免过度采集
- 用Grafana的模板变量动态展示不同模型版本指标
- 设置分层告警：基础指标（CPU/内存）、业务指标（推理延迟）
这套监控体系帮助我们在生产环境稳定运行了3个月，建议所有LLM服务架构师都建立类似的监控框架。
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