大模型服务监控指标体系构建方法论

大模型服务监控指标体系构建方法论

在大模型服务部署过程中，监控体系的建设往往被忽视，导致问题发现滞后、排查困难。本文分享一个可复现的监控指标体系构建方法。

核心监控维度

1. 系统资源监控

# GPU内存使用率监控
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,memory.utilization --format=csv

# CPU负载监控
vmstat 1 5

2. 服务性能指标

import time
import logging

class ModelPerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger('model_perf')
        
    def monitor_latency(self, func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            latency = time.time() - start_time
            self.logger.info(f"Function {func.__name__} latency: {latency:.2f}s")
            return result
        return wrapper

实际部署建议

• 建立指标阈值告警机制，避免指标漂移
• 采用Prometheus + Grafana组合进行可视化监控
• 定期进行压力测试，验证监控体系有效性

这套方法论已在多个大模型服务中验证，建议按照此框架逐步构建监控体系。