大模型微服务监控告警规则配置指南

在大模型微服务架构中，监控告警是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套完整的监控告警规则配置方案。

首先，需要明确监控指标体系。对于大模型服务，核心指标包括：

• 推理延迟（P95/P99）
• GPU利用率
• 内存占用率
• 请求成功率
• 并发请求数

配置示例（Prometheus规则）：

- alert: ModelInferenceLatencyHigh
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (instance)) > 2
  for: 3m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型推理延迟过高"
    description: "实例 {{ $labels.instance }} 推理P95延迟超过2秒"

建议设置多层告警：

1. P95延迟 > 2s（警告）
2. P95延迟 > 5s（严重）
3. GPU利用率 > 90%（警告）
4. 请求失败率 > 5%（严重）

通过合理的阈值设置和告警分级，可以有效提升大模型服务的可观测性和可维护性。