大模型推理服务的容量规划工具

在大模型推理服务中，容量规划是确保系统高效、稳定运行的关键环节。本文将介绍如何使用Prometheus和Grafana构建一套简单的容量规划工具，并通过实际案例展示其在生产环境中的应用。

工具概览

容量规划的核心在于监控与分析，我们采用Prometheus收集指标数据，Grafana进行可视化展示，结合自定义脚本实现自动化告警与容量预测。

部署步骤

1. 安装Prometheus

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
 tar xvfz prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
 ./prometheus --config.file=prometheus.yml

2. 配置Grafana

sudo apt-get install grafana
sudo systemctl start grafana-server

核心指标监控

在Prometheus中添加以下查询语句来监控推理服务性能：

• CPU使用率: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])
• 内存使用: container_memory_rss
• QPS: rate(http_requests_total[5m])
• 响应时间: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

自动化脚本示例

import requests
import time

def check_capacity():
    prometheus_url = "http://localhost:9090/api/v1/query"
    query = "rate(http_requests_total[5m])"
    response = requests.get(prometheus_url, params={"query": query})
    data = response.json()
    qps = data['data']['result'][0]['value'][1]
    if float(qps) > 1000:
        print("警告：QPS过高，需要扩容")

通过以上工具和方法，可以有效进行大模型推理服务的容量规划。建议结合业务场景调整阈值和监控指标，实现更精准的资源分配。

总结

容量规划是一个持续优化的过程，需要不断根据实际运行情况进行调整。本文提供的方案虽然简单，但为构建更复杂的容量管理系统提供了基础框架。