模型部署中日志记录与监控系统建设经验

在大模型部署过程中，日志记录与监控系统是保障系统稳定运行的核心环节。本文分享一套可复用的监控架构和实践方法。

核心监控维度

首先需要明确监控的关键指标：

• 性能指标：推理延迟、吞吐量、GPU/CPU使用率
• 业务指标：请求成功率、错误率、响应时间分布
• 系统指标：内存占用、磁盘IO、网络流量

实践方案

1. 日志收集与结构化

# 使用loguru进行结构化日志记录
pip install loguru

from loguru import logger
import time

logger.add("app.log", rotation="500 MB", format="{time} {level} {message}")

# 关键操作日志记录
logger.info("模型加载完成", model_name="llama-7b", load_time=2.3)

2. 监控系统搭建

推荐使用Prometheus + Grafana组合：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-server'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

3. 关键告警设置

• 延迟超过500ms时触发告警
• 错误率超过1%时告警
• 系统资源使用率超过85%时告警

复现步骤

1. 安装所需依赖：pip install loguru prometheus_client
2. 配置Prometheus监控配置文件
3. 启动Grafana面板进行可视化展示

这套方案已在多个大模型部署场景中验证，具有良好的可复用性。