大模型服务资源使用率监控方案

大模型服务资源使用率监控方案

在大模型微服务化改造过程中，资源监控是保障服务稳定运行的关键环节。本文将分享一个实用的资源使用率监控方案。

监控指标

主要关注CPU使用率、内存使用率和GPU使用率（如适用）。

实施步骤

1. 安装监控组件

pip install prometheus-client

2. 集成到服务代码中

from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import psutil
import time

# 创建指标
memory_usage = Gauge('model_memory_usage_percent', 'Memory usage percentage')
cpu_usage = Gauge('model_cpu_usage_percent', 'CPU usage percentage')

# 启动监控服务
start_http_server(8000)

# 定期更新指标
while True:
    memory = psutil.virtual_memory()
    cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)
    
    memory_usage.set(memory.percent)
    cpu_usage.set(cpu)
    
    time.sleep(30)

3. 配置Prometheus抓取

scrape_configs:
  - job_name: 'model_service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

4. 可视化展示 通过Grafana创建仪表板，实时监控资源使用情况。

该方案可有效帮助DevOps团队及时发现资源瓶颈，优化服务性能。