大模型推理服务的响应时间监控

大模型推理服务的响应时间监控

在大模型推理服务中，响应时间是衡量系统性能的关键指标。本文将介绍如何通过实际代码实现对大模型推理服务的响应时间监控。

监控方法

我们可以通过Python脚本结合time模块来测量每次推理请求的耗时：

import time
import requests
import json

def monitor_inference_time(url, payload):
    start_time = time.time()
    response = requests.post(url, json=payload)
    end_time = time.time()
    latency = (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒
    return latency, response

# 使用示例
url = "http://localhost:8000/generate"
payload = {
    "prompt": "请用一句话介绍人工智能",
    "max_tokens": 100
}
latency, response = monitor_inference_time(url, payload)
print(f"响应时间: {latency:.2f}ms")

实时监控脚本

为了持续监控，可以编写一个定时执行的脚本：

import time
from datetime import datetime

while True:
    try:
        latency, response = monitor_inference_time(url, payload)
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        print(f"{timestamp} - 响应时间: {latency:.2f}ms")
        time.sleep(5)  # 每5秒监控一次
    except Exception as e:
        print(f"监控出错: {e}")

性能分析建议

1. 记录平均响应时间：通过多次采样计算平均值
2. 设置告警阈值：当响应时间超过预设值时触发告警
3. 分析峰值响应时间：识别系统在高负载下的性能瓶颈

这种监控方式简单有效，适用于大多数大模型推理服务的性能评估。