在大模型推理部署过程中，性能监控是保障系统稳定运行的关键环节。本文将介绍如何搭建一套完整的模型部署性能监控体系，包括关键指标采集、实时告警和可视化展示。
核心监控指标
首先确定需要监控的核心指标：
- 推理延迟：单次请求的平均响应时间
- 吞吐量：每秒处理请求数(QPS)
- GPU利用率：显存占用率和计算核心使用率
- 内存占用：系统内存和显存使用情况
实现方案
使用Prometheus + Grafana组合进行监控。
1. 指标采集
通过以下Python代码实现指标采集：
import time
import psutil
import GPUtil
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
# 初始化指标
latency_gauge = Gauge('model_latency_seconds', 'Model inference latency')
gpu_util_gauge = Gauge('gpu_utilization_percent', 'GPU utilization percentage')
memory_gauge = Gauge('system_memory_usage_bytes', 'System memory usage')
# 采集函数
async def collect_metrics():
# 模拟模型推理延迟
start_time = time.time()
# 这里调用实际的模型推理接口
result = model_inference(input_data)
latency = time.time() - start_time
# 更新指标
latency_gauge.set(latency)
# 获取GPU信息
gpus = GPUtil.getGPUs()
if gpus:
gpu_util_gauge.set(gpus[0].load * 100)
# 获取系统内存
memory = psutil.virtual_memory()
memory_gauge.set(memory.used)
2. 启动监控服务
# 启动Prometheus服务
prometheus --config.file=prometheus.yml
# 启动Grafana
systemctl start grafana-server
3. 可视化展示
在Grafana中创建仪表板，添加以下面板：
- 推理延迟趋势图
- GPU利用率曲线
- 系统内存使用率
告警配置
配置告警规则，当延迟超过阈值时自动告警：
rule_files:
- alert_rules.yml
groups:
- name: model_alerts
rules:
- alert: HighLatency
expr: model_latency_seconds > 2.0
for: 5m
labels:
severity: warning
通过这套监控体系，可以及时发现性能瓶颈，为模型优化提供数据支撑。
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