开源大模型部署监控体系搭建实践

开源大模型部署监控体系搭建实践

在大模型生产环境中，建立完善的监控体系是确保系统稳定运行的关键。本文将分享一套可复现的开源大模型监控方案。

监控架构设计

采用Prometheus + Grafana组合进行监控：

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

核心指标收集

在模型服务中集成以下关键指标：

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge

# 请求计数器
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests', ['endpoint'])

# 响应时间直方图
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')

# 内存使用率
memory_usage = Gauge('model_memory_bytes', 'Memory usage in bytes')

Grafana仪表板配置

创建包含以下面板的仪表板：

1. QPS趋势图
2. 响应时间分布
3. 内存/CPU使用率
4. 错误率监控

通过这套监控体系，可以及时发现模型服务异常，保障生产环境稳定性。