大模型服务监控系统建设经验分享

大模型服务监控系统建设经验分享

在大模型服务部署过程中，监控系统的建设是确保系统稳定运行的关键环节。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的监控系统设计方案。

核心监控维度

1. 系统资源监控

# 使用Prometheus收集GPU使用率
- name: gpu_utilization
  expr: nvidia_gpu_utilization{job="gpu-exporter"}
- name: memory_usage
  expr: nvidia_gpu_memory_used{job="gpu-exporter"} / nvidia_gpu_memory_total{job="gpu-exporter"}

2. 模型推理监控

# 基于OpenTelemetry的Python SDK实现
import opentelemetry.metrics as metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider

meter = MeterProvider().get_meter("model-inference")
latency_histogram = meter.create_histogram("inference_latency_ms")

# 记录推理耗时
latency_histogram.record(latency, attributes={"model": "llama-7b"})

实际部署建议

1. 设置合理的告警阈值：GPU使用率超过85%触发预警，延迟超过200ms需人工介入
2. 采用多级监控架构：底层采集层、中间处理层、上层展示层
3. 定期性能基准测试：建立基线数据用于异常检测

这套方案已在多个大模型服务中验证，可作为系统设计参考。