大模型服务监控告警系统建设经验

大模型服务监控告警系统建设经验

在大模型服务部署过程中，监控告警系统是保障服务稳定运行的关键环节。本文分享一个可复现的监控告警系统建设方案。

核心监控维度

首先建立三个核心监控维度：

1. 性能指标：响应时间、吞吐量、GPU利用率
2. 业务指标：成功率、错误率、请求队列长度
3. 资源指标：内存占用、网络带宽、磁盘I/O

监控实现步骤

1. 指标采集：使用Prometheus + node_exporter + nvidia_docker_plugin组合

   # 启动监控容器
   docker run -d --name prometheus \
     -p 9090:9090 \
     -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
     prom/prometheus
   

2. 告警规则配置：在prometheus.yml中添加告警规则

   groups:
   - name: model_alerts
     rules:
     - alert: HighGPUUtilization
       expr: nvidia_gpu_utilization > 80
       for: 5m
       labels:
         severity: warning
   

3. 告警通知：集成钉钉机器人进行告警推送

   import requests
   def send_dingtalk_alert(message):
       url = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your_token"
       data = {
           "msgtype": "text",
           "text": {"content": message}
       }
       requests.post(url, json=data)
   

实践建议

• 告警阈值应基于历史数据和业务场景动态调整
• 避免告警风暴，设置去重和抑制机制
• 定期回顾告警有效性，及时优化规则

通过以上方案，我们成功实现了大模型服务的实时监控与智能告警，为系统稳定性提供了有力保障。