分布式部署中的资源利用率监控

分布式部署中的资源利用率监控

在大模型微调和部署实践中，分布式环境下的资源监控是保障系统稳定性和性能优化的关键环节。本文将围绕如何有效监控分布式部署中的资源利用率展开讨论。

监控目标

分布式部署中需要重点关注CPU、内存、GPU显存、网络带宽等核心资源的使用情况，特别在大模型训练场景下，GPU资源的合理分配和监控尤为重要。

常用监控方案

1. 使用NVIDIA DCGM进行GPU监控

# 安装DCGM
pip install nvidia-ml-py3

# 实时监控脚本示例
import pynvml
pynvml.nvmlInit()
device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()
for i in range(device_count):
    handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
    memory_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
    print(f"GPU {i}: {memory_info.used/1024**2:.2f} MB used")

2. Prometheus + Grafana监控栈

# prometheus配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'gpu_metrics'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

最佳实践

• 建立资源使用阈值告警机制
• 定期分析资源瓶颈点
• 制定资源调度优化策略

通过建立完善的监控体系，可以有效提升分布式部署的稳定性和资源利用率。