微服务治理中大模型服务监控指标选择

微服务治理中大模型服务监控指标选择

在大模型微服务化改造过程中，合理的监控指标选择是保障服务稳定运行的关键。本文将从实际工程角度出发，分享如何为大模型服务选择核心监控指标。

核心监控指标体系

首先建立以下核心指标维度：

1. 性能指标：

   • 响应时间（Latency）
   • 吞吐量（QPS）
   • 错误率（Error Rate）

2. 资源指标：

   • CPU使用率
   • 内存占用
   • GPU内存使用率（大模型专用）

3. 业务指标：

   • 模型推理成功率
   • 并发处理能力
   • 数据处理延迟

实践代码示例

import time
import psutil
from prometheus_client import Histogram, Counter, Gauge

# 初始化监控指标
latency_histogram = Histogram('model_inference_duration_seconds', 'Inference duration')
error_counter = Counter('model_inference_errors_total', 'Total inference errors')
gpu_memory_gauge = Gauge('gpu_memory_usage_bytes', 'GPU memory usage')

# 监控装饰器
@latency_histogram.time()
def model_predict(input_data):
    try:
        # 模型推理逻辑
        result = model.forward(input_data)
        return result
    except Exception as e:
        error_counter.inc()
        raise e

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置服务暴露指标端点
3. 使用Grafana创建监控面板
4. 设置告警规则

通过以上实践，可以有效监控大模型服务的健康状态。