微服务架构下大模型服务监控指标

微服务架构下大模型服务监控指标

在大模型微服务化改造过程中，有效的监控指标体系是保障服务质量的关键。本文将分享一套适用于大模型服务的监控指标体系。

核心监控指标

1. 性能指标

• 响应时间（Latency）：使用Prometheus采集请求响应时间
• 吞吐量（Throughput）：每秒处理请求数
• 错误率（Error Rate）：失败请求占比

from prometheus_client import Histogram, Counter

# 定义响应时间直方图
request_latency = Histogram('model_request_seconds', 'Request latency')

# 定义错误计数器
request_errors = Counter('model_request_errors_total', 'Total request errors')

2. 资源指标

• CPU使用率：通过系统监控工具采集
• 内存占用：大模型推理内存消耗
• GPU利用率：针对GPU加速的模型服务

3. 业务指标

• 模型推理准确率：通过测试集验证
• 用户满意度评分

实施建议

1. 建立统一监控面板
2. 设置合理的告警阈值
3. 定期评估指标有效性

在DevOps实践中，这套指标体系能有效支撑大模型服务的稳定运行。