大模型部署中的模型监控系统

在大模型部署过程中，模型监控系统是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将对比分析几种主流的模型监控方案，并提供可复现的实现步骤。

监控需求分析

大模型部署后需要监控以下关键指标：

• 推理延迟和吞吐量
• GPU/CPU资源使用率
• 模型输出质量（如生成文本的连贯性）
• 异常请求检测

方案对比

1. Prometheus + Grafana方案

这是最经典的监控组合，适合对系统性能有详细要求的场景。

# 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 配置采集规则

2. 自定义Python监控方案

对于特定需求，可以构建轻量级监控系统：

import time
import logging
from prometheus_client import Counter, Histogram

# 定义监控指标
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests')
request_latency = Histogram('model_request_seconds', 'Request latency')

# 监控函数
@request_latency.time()
def process_request(data):
    request_count.inc()
    # 模型推理逻辑
    return model.inference(data)

实施建议

根据部署环境选择监控方案：云原生环境推荐Prometheus，轻量级部署可考虑自定义方案。