模型部署后性能监控方法

模型部署后性能监控方法

在大模型推理加速实践中，部署后的性能监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套可复现的监控方案。

核心监控指标

# 关键指标采集脚本
import time
import psutil
import json

def monitor_model_performance():
    # CPU使用率
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    
    # 内存使用率
    memory_info = psutil.virtual_memory()
    memory_percent = memory_info.percent
    
    # GPU使用率（如适用）
    gpu_percent = get_gpu_utilization()  # 需要nvidia-smi支持
    
    # 推理延迟
    start_time = time.time()
    # 模拟推理请求
    result = model.inference(input_data)
    latency = time.time() - start_time
    
    return {
        'cpu_percent': cpu_percent,
        'memory_percent': memory_percent,
        'gpu_percent': gpu_percent,
        'latency_ms': latency * 1000,
        'timestamp': time.time()
    }

实施步骤

1. 部署监控代理：在模型服务中集成上述监控代码
2. 设置告警阈值：CPU > 85% 或延迟 > 500ms 时触发告警
3. 数据可视化：使用Prometheus + Grafana进行实时监控

优化建议

通过监控发现，当内存使用率超过80%时，推理性能会显著下降。建议在部署前进行压力测试，确保留有20%的缓冲空间。