模型部署性能监控机制设计

模型部署性能监控机制设计

在大模型推理加速实践中，部署性能监控是确保系统稳定性和优化效果的关键环节。本文将围绕实际工程场景，介绍一套可复现的监控机制设计方案。

核心监控指标

首先确定关键性能指标：

• 推理延迟：从请求到响应的完整耗时
• 吞吐量：单位时间处理请求数
• 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构建监控体系，核心代码如下：

import time
import psutil
from prometheus_client import Gauge, Counter, Histogram

# 创建指标
latency_hist = Histogram('model_latency_seconds', 'Model inference latency')
gpu_util = Gauge('gpu_utilization_percent', 'GPU utilization percentage')
memory_usage = Gauge('memory_usage_mb', 'Memory usage in MB')

# 监控函数
def monitor_performance():
    start_time = time.time()
    
    # 模拟推理过程
    result = model_inference(input_data)
    
    end_time = time.time()
    latency = end_time - start_time
    
    # 更新指标
    latency_hist.observe(latency)
    gpu_util.set(get_gpu_utilization())
    memory_usage.set(psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024)
    
    return result

配置与部署

1. 安装依赖：pip install prometheus_client psutil
2. 启动监控服务：python monitor.py
3. 配置Grafana面板展示关键指标

通过该机制，可实时掌握模型推理性能变化，为后续优化提供数据支撑。