在大模型部署过程中，性能监控系统的设计至关重要。本文将分享一个基于Prometheus和Grafana的可复现监控方案。
核心组件
首先需要部署Prometheus服务端和Grafana可视化面板。使用Docker快速部署：
# 启动Prometheus
docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
# 启动Grafana
docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
数据采集配置
针对大模型推理服务，我们通过以下指标进行监控：
- 模型推理延迟（inference_time）
- GPU利用率（gpu_utilization）
- 内存使用率（memory_usage）
- 请求QPS（requests_per_second）
在Python中集成Prometheus客户端：
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
# 定义指标
REQUEST_COUNT = Counter('model_requests_total', 'Total requests')
INFERENCE_TIME = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference time')
GPU_USAGE = Gauge('gpu_utilization_percent', 'GPU utilization percentage')
# 使用示例
with INFERENCE_TIME.time():
result = model.predict(input_data)
REQUEST_COUNT.inc()
可视化面板
在Grafana中创建仪表板，监控关键指标变化趋势，设置告警规则，确保模型服务稳定运行。
该方案具备良好的可复现性，适合各类大模型部署场景。
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