大模型部署中的监控告警体系

大模型部署中的监控告警体系踩坑记录

最近在给一个大模型服务做监控告警体系建设，踩了不少坑，分享一下经验。

问题背景

我们部署的LLM服务经常出现推理延迟突增、GPU显存泄漏等问题。最初只做了基础的CPU、内存监控，发现根本无法及时发现问题。

常见错误做法

误区1：简单堆砌监控指标 很多人上来就用Prometheus收集所有指标，结果指标爆炸，根本看不过来。

误区2：告警阈值设置不科学 设置固定阈值，比如GPU使用率>80%就告警，结果经常出现误报。

我的解决方案

# prometheus.yml 配置
scrape_configs:
  - job_name: 'llm-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    metrics_path: '/metrics'

# 告警规则示例
groups:
- name: llm-alerts
  rules:
  - alert: GPU_OOM
    expr: rate(container_memory_rss[5m]) > 8000000000
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "GPU内存使用过高"

实践建议

1. 优先监控：响应时间、错误率、并发数
2. 设置动态阈值，结合历史数据
3. 告警分级，避免信息过载

这个体系让我们的故障响应时间从原来的30分钟缩短到5分钟，强烈推荐大家重视监控告警的建设。