LLM微服务资源使用率分析

在LLM微服务架构中，资源使用率监控是保障服务稳定运行的关键环节。本文将分享如何通过Prometheus和Grafana实现对LLM服务的实时资源监控。

监控架构搭建

首先，在Kubernetes集群中部署Prometheus服务发现机制：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: llm-service-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-model-server
  endpoints:
  - port: http-metrics
    path: /metrics

关键指标收集

配置Prometheus抓取以下核心指标：

• container_cpu_usage_seconds_total - CPU使用率
• container_memory_usage_bytes - 内存使用量
• container_fs_usage_bytes - 磁盘IO使用情况

实时监控脚本

import requests
import time
from prometheus_client import start_http_server

class LLMResourceMonitor:
    def __init__(self, prometheus_url):
        self.url = prometheus_url
        
    def get_cpu_usage(self, service_name):
        query = f'rate(container_cpu_usage_seconds_total{{container="{service_name}"}}[5m])'
        response = requests.get(f'{self.url}/api/v1/query', params={'query': query})
        return response.json()
        
    def get_memory_usage(self, service_name):
        query = f'container_memory_usage_bytes{{container="{service_name}"}}'
        response = requests.get(f'{self.url}/api/v1/query', params={'query': query})
        return response.json()

告警配置

设置资源使用率阈值告警，当CPU使用率超过80%或内存使用率超过90%时触发通知。

通过以上实践，可以有效监控LLM服务的运行状态，为服务治理提供数据支撑。