微服务架构下大模型服务资源使用率

微服务架构下大模型服务资源使用率监控

在大模型微服务化改造过程中，资源使用率监控是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何在Kubernetes环境下监控大模型服务的CPU、内存等核心指标。

监控方案设计

首先，我们需要为大模型服务配置合理的资源请求和限制：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llama-model
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llama-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llama-model
    spec:
      containers:
      - name: model-container
        image: llama-model:latest
        resources:
          requests:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"
          limits:
            memory: "8Gi"
            cpu: "4"

实时监控脚本

使用Prometheus客户端库创建资源监控指标：

import time
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import psutil
import requests

# 创建指标
memory_usage = Gauge('model_memory_usage_percent', 'Memory usage percentage')
cpu_usage = Gauge('model_cpu_usage_percent', 'CPU usage percentage')

# 每5秒更新一次指标
while True:
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    
    memory_usage.set(memory_percent)
    cpu_usage.set(cpu_percent)
    
    time.sleep(5)

告警策略

建议设置以下告警规则：

• 内存使用率超过80%时触发告警
• CPU使用率持续超过90%时告警

这些监控措施能有效帮助DevOps团队及时发现资源瓶颈，为后续的微服务调优提供数据支撑。