模型部署监控方案：使用Grafana监控PyTorch服务性能

模型部署监控方案：使用Grafana监控PyTorch服务性能

在实际生产环境中，PyTorch模型的性能监控至关重要。本文将介绍如何通过Grafana实时监控PyTorch服务的性能指标。

1. 部署监控指标收集器

首先，需要在PyTorch服务中集成性能指标收集功能。使用torch.utils.tensorboard记录关键指标：

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
import psutil

writer = SummaryWriter('runs/model_monitor')

# 模拟模型推理过程
for i in range(100):
    # 记录GPU使用率
    gpu_percent = torch.cuda.memory_percent()
    writer.add_scalar('performance/gpu_memory', gpu_percent, i)
    
    # 记录CPU使用率
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    writer.add_scalar('performance/cpu_usage', cpu_percent, i)
    
    # 记录推理时间
    start_time = time.time()
    # 模拟模型推理
    output = model(input_data)
    infer_time = time.time() - start_time
    writer.add_scalar('performance/inference_time', infer_time, i)
    
    time.sleep(1)

2. 配置Prometheus与Grafana

安装并配置Prometheus和Grafana服务。使用以下Docker Compose配置：

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      
  grafana:
    image: grafana/grafana-enterprise:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - prometheus

3. 实时监控面板

在Grafana中创建以下监控面板：

• GPU内存使用率曲线
• CPU使用率趋势
• 平均推理时间变化

通过以上方案，可以实现对PyTorch模型部署的全方位性能监控，及时发现并解决性能瓶颈。