基于Grafana的大模型服务监控实践

基于Grafana的大模型服务监控实践

在大模型服务部署过程中，监控体系的建设至关重要。本文分享一个基于Grafana的完整监控实践方案。

监控指标设计

首先确定核心监控指标：

• 模型推理延迟：通过model_inference_duration_seconds指标追踪
• GPU利用率：nvidia_gpu_utilization指标
• 内存使用率：memory_usage_percent
• 请求成功率：http_requests_total{status="200"}

数据采集配置

# prometheus.yml 配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

Grafana仪表板搭建

1. 创建新Dashboard
2. 添加数据源为Prometheus
3. 添加面板：

{
  "targets": [
    {
      "expr": "rate(model_inference_duration_seconds[5m])",
      "legendFormat": "{{instance}}"
    }
  ]
}

告警配置

设置阈值告警：延迟超过100ms触发告警，通过Alertmanager集成。

实际部署中发现，大模型服务的监控需要重点关注GPU资源分配和内存泄漏问题，建议定期清理缓存数据。