微服务环境下大模型服务监控工具

在微服务架构下，大模型服务的监控变得尤为重要。本文将分享一个实用的大模型服务监控工具实现方案。

监控指标设计

首先，我们需要关注以下核心指标：

• 响应时间：模型推理耗时
• 错误率：请求失败比例
• 吞吐量：每秒处理请求数
• 内存使用率：服务内存占用情况

实现方案

使用Prometheus + Grafana组合进行监控，核心代码如下：

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
import time

# 定义指标
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')
memory_usage = Gauge('model_memory_bytes', 'Memory usage in bytes')

# 监控装饰器
@request_duration.time()
def process_request(request_data):
    request_count.inc()
    # 模拟模型处理过程
    time.sleep(0.1)
    return "result"

配置步骤

1. 在服务启动时注册监控端点
2. 配置Prometheus定期抓取指标
3. 使用Grafana创建监控面板

通过这种方式，我们能够实时掌握大模型服务的健康状况，为运维决策提供数据支持。