大模型服务监控指标采集方法

在大模型微服务架构中，有效的监控指标采集是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套实用的指标采集方案。

核心监控指标

1. 性能指标

import time
import psutil
import threading

class ModelMetrics:
    def __init__(self):
        self.cpu_percent = 0
        self.memory_percent = 0
        self.gpu_memory = 0
        
    def collect_system_metrics(self):
        # CPU使用率
        self.cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        
        # 内存使用率
        self.memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
        
        # GPU内存（如适用）
        try:
            import GPUtil
            gpus = GPUtil.getGPUs()
            if gpus:
                self.gpu_memory = sum([gpu.memoryUsed for gpu in gpus])
        except ImportError:
            pass

2. 模型服务指标

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge

# 请求计数器
requests_total = Counter('model_requests_total', 'Total requests')

# 响应时间直方图
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')

# 活跃连接数
active_connections = Gauge('model_active_connections', 'Active connections')

# 监控装饰器示例
from functools import wraps

def monitor_request(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        requests_total.inc()
        start_time = time.time()
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            return result
        finally:
            duration = time.time() - start_time
            request_duration.observe(duration)
    return wrapper

采集实践步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置指标导出器
3. 实现自定义监控接口
4. 设置告警规则

这套方案适用于大模型微服务治理场景，便于DevOps团队进行故障定位和性能优化。