大模型部署中的日志管理与分析工具

在大模型部署环境中，日志管理与分析是系统稳定运行的关键环节。本文分享一个实用的日志处理方案。

日志架构设计

大模型服务通常产生海量日志，包括模型推理日志、系统监控日志和业务日志。建议采用分层日志收集架构：

1. 本地日志收集：使用filebeat或logstash收集应用日志
2. 集中存储：通过ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）栈进行统一管理
3. 实时分析：结合Prometheus + Grafana进行指标监控

可复现步骤

# 1. 安装filebeat
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.10.0-linux-x86_64.tar.gz

cd /etc/filebeat
# 2. 配置filebeat.yml
input:
  - type: log
    enabled: true
    paths:
      - /var/log/model/*.log

output:
  elasticsearch:
    hosts: ["localhost:9200"]

# 3. Python日志配置示例
import logging
import logging.config

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('/var/log/model/deployment.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

实践建议

• 设置日志轮转策略，避免磁盘占满
• 建立统一的日志字段标准
• 定期清理过期日志数据