基于Prometheus的大模型监控指标体系构建

基于Prometheus的大模型监控指标体系构建

在大模型系统架构设计中，监控体系是保障系统稳定运行的核心组件。本文将分享基于Prometheus构建大模型监控指标体系的实践经验。

核心监控维度

首先需要明确大模型系统的三个核心监控维度：

1. 基础设施层：CPU、内存、GPU资源使用率
2. 模型层：推理延迟、吞吐量、显存占用
3. 业务层：请求成功率、响应时间、错误率

Prometheus配置实践

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-inference'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

  - job_name: 'gpu-monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9092']

关键指标收集

# metrics_collector.py
import prometheus_client as pc
from prometheus_client import Gauge, Histogram

# GPU内存使用率
gpu_memory = Gauge('model_gpu_memory_usage', 'GPU memory usage percentage')

# 推理延迟
inference_latency = Histogram('model_inference_latency_seconds', 'Inference latency')

# 并发请求数
concurrent_requests = Gauge('model_concurrent_requests', 'Current concurrent requests')

监控告警配置

# alerting.yml
groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighGPUUsage
    expr: model_gpu_memory_usage > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: critical

通过这套体系，我们实现了对大模型系统全链路的实时监控，为架构优化提供了数据支撑。