LLM微服务监控可视化方案
随着大语言模型（LLM）微服务化改造的推进，如何有效监控这些分布式服务成为DevOps工程师的核心挑战。本文将分享一个基于Prometheus + Grafana的LLM微服务监控可视化方案。
监控架构
[应用服务] → [Prometheus Exporter] → [Prometheus Server] → [Grafana]
核心指标收集
在LLM服务中，重点关注以下指标：
- 响应时间：
http_request_duration_seconds - 错误率：
http_requests_total{status=~"5.."} - 模型推理延迟：
llm_inference_time_seconds - 资源使用率：
container_cpu_usage_seconds_total
配置步骤
- 安装Prometheus
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/kube-prometheus/main/manifests/setup/prometheus-operator-0alertmanagerCustomResourceDefinition.yaml
- 部署Grafana
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: grafana
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: grafana
template:
spec:
containers:
- name: grafana
image: grafana/grafana:latest
- 服务监控配置
from prometheus_client import Histogram
inference_time = Histogram('llm_inference_time_seconds', 'Inference time')
with inference_time.time():
# LLM推理逻辑
pass
通过该方案，可实现对LLM服务的实时监控与可视化分析，为服务治理提供数据支撑。
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