LLM微服务可观测性建设经验分享
在大模型微服务化改造过程中，可观测性成为保障系统稳定运行的关键。本文将分享我们在LLM微服务可观测性建设中的实践经验。
1. 指标监控体系建设
我们采用Prometheus + Grafana方案进行核心指标监控：
# prometheus.yml配置示例
scrape_configs:
- job_name: 'llm-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/metrics'
关键指标包括：请求延迟、错误率、并发数、内存使用率等。
2. 链路追踪实践
引入OpenTelemetry进行分布式追踪：
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.trace import Status, StatusCode
tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("llm_inference") as span:
# 大模型推理逻辑
result = model.inference(input_data)
span.set_attribute("result", result)
3. 日志聚合优化
通过ELK栈实现日志集中处理：
{
"level": "INFO",
"timestamp": "2023-12-01T10:00:00Z",
"service": "llm-model-service",
"request_id": "req-123456",
"message": "模型推理完成"
}
通过这些可观测性手段，我们能快速定位性能瓶颈，提升运维效率。
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