大模型部署中服务监控与告警机制实践
在大模型生产环境部署中，监控与告警系统是保障服务稳定性的核心环节。本文记录了我们在实际项目中的踩坑历程和最佳实践。
问题背景
我们部署了一个基于Transformer架构的问答大模型，在高峰期经常出现响应超时、内存溢出等问题。最初仅使用基础的日志收集，缺乏有效的监控告警机制。
解决方案
1. 集成Prometheus监控
# prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'model-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8000']
2. 添加自定义指标收集
from prometheus_client import Counter, Histogram
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests')
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')
@app.route('/predict')
def predict():
request_count.inc()
with request_duration.time():
return model.predict(request.json)
3. 配置告警规则
# alert.rules.yml
groups:
- name: model-alerts
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: rate(model_requests_total[5m]) > 0.1
for: 2m
实践心得
- 需要关注CPU、内存、网络等多维度指标
- 告警阈值设置要合理，避免过多误报
- 建议使用Grafana进行可视化展示
通过这套监控体系，我们显著提升了服务的可观测性。
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