大模型服务的性能监控体系

大模型服务的性能监控体系

在大模型服务部署中，建立有效的性能监控体系是确保系统稳定运行的关键。本文将分享一个基于Prometheus和Grafana的实际监控方案。

核心监控指标

# 关键指标包括：
# 1. 推理延迟 (inference latency)
# 2. GPU利用率 (GPU utilization)
# 3. 内存使用率 (memory usage)
# 4. 请求吞吐量 (request throughput)
# 5. 错误率 (error rate)

监控架构实现

1. Prometheus配置文件 (prometheus.yml)

scrape_configs:
  - job_name: 'model_server'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

2. 指标收集代码示例

from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time

# 定义指标
inference_latency = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference latency')
gpu_utilization = Gauge('gpu_utilization_percent', 'GPU utilization percentage')

# 监控函数
@inference_latency.time()
def predict(input_data):
    # 模拟推理过程
    time.sleep(0.1)
    return "result"

3. Grafana仪表板配置

• 创建基于延迟的告警规则
• 配置GPU利用率阈值监控
• 设置请求成功率指标

实际部署建议

1. 建议每5秒采集一次指标
2. 设置合理的告警阈值
3. 定期分析监控数据，优化模型参数

通过这套体系，可以有效监控大模型服务的性能表现，及时发现并解决问题。