大模型推理过程中的资源消耗监控

大模型推理过程中的资源消耗监控

在大模型安全防护体系中，监控推理过程的资源消耗是识别异常行为的重要手段。本文将介绍如何通过系统级监控来检测潜在的安全威胁。

监控目标

• CPU使用率
• 内存占用情况
• GPU显存消耗（如适用）
• 网络I/O活动

实施方案

1. 使用systemd和cgroups监控

# 创建监控cgroup
sudo mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/ml-monitor
sudo mkdir -p /sys/fs/cgroup/memory/ml-monitor

# 启动进程并加入cgroup
sudo cgexec -g cpu:ml-monitor -g memory:ml-monitor python3 model_inference.py

2. Python资源监控脚本

import psutil
import time
from datetime import datetime

class ResourceMonitor:
    def __init__(self, process_id):
        self.process = psutil.Process(process_id)
        
    def get_usage(self):
        cpu_percent = self.process.cpu_percent()
        memory_info = self.process.memory_info()
        return {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'cpu_percent': cpu_percent,
            'memory_mb': memory_info.rss / 1024 / 1024,
            'vms_mb': memory_info.vms / 1024 / 1024
        }

3. 异常检测阈值设置

• CPU使用率超过80%持续5分钟
• 内存占用超过预设上限的150%

此监控方案可有效识别异常推理行为，为安全响应提供数据支持。

安全测试建议

建议将此监控集成到CI/CD流程中，在模型部署前进行资源基线测试。