大模型服务监控体系构建：异常检测与告警机制

大模型服务监控体系构建：异常检测与告警机制

在大模型服务部署中，构建有效的监控体系是保障系统稳定性的关键。本文将分享一套可复现的监控框架设计思路。

核心监控维度

首先建立三大监控维度：

1. 性能指标：响应时间、吞吐量、并发数
2. 资源指标：CPU使用率、内存占用、GPU显存使用
3. 业务指标：错误率、成功率、模型输出质量

异常检测实现

import numpy as np
from collections import deque

class AnomalyDetector:
    def __init__(self, window_size=100):
        self.window = deque(maxlen=window_size)
        
    def detect(self, value):
        if len(self.window) < 10:  # 预热期
            self.window.append(value)
            return False
        
        # 基于标准差检测异常
        mean = np.mean(list(self.window))
        std = np.std(list(self.window))
        
        if abs(value - mean) > 3 * std:
            return True
        self.window.append(value)
        return False

告警机制设计

采用多级告警策略：

• 轻微异常：5分钟内连续3次检测到异常，触发邮件通知
• 严重异常：1分钟内连续5次检测到异常，触发电话告警

通过Prometheus + Grafana组合实现可视化监控，确保问题及时发现和处理。