基于Prometheus的LLM服务监控面板构建

在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文记录了为LLM服务搭建Prometheus监控面板的踩坑历程。

环境准备

首先安装必要的组件：

# 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 安装Grafana
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.4.3.linux-amd64.tar.gz

配置Prometheus采集指标

在prometheus.yml中添加配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'llm-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
metrics_path: /metrics

监控指标实现

在LLM服务中添加Prometheus指标收集代码：

from prometheus_client import Counter, Histogram
from prometheus_client import start_http_server

REQUEST_COUNT = Counter('llm_requests_total', 'Total requests')
REQUEST_LATENCY = Histogram('llm_request_latency_seconds', 'Request latency')

@app.route('/predict')
def predict():
    REQUEST_COUNT.inc()
    with REQUEST_LATENCY.time():
        # 业务逻辑
        return response

Grafana面板配置

添加Prometheus数据源
创建新的Dashboard
添加图表面板，查询指标：llm_requests_total

通过以上步骤，成功构建了基本的LLM服务监控体系。建议重点关注请求量、响应时间等核心指标。

注意：避免过度拆分监控组件，确保监控系统的稳定性。

Bella545 · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus配置要结合实际业务场景，比如LLM服务的请求频率和延迟波动较大，建议设置动态告警阈值，避免误报。

SoftCloud · 2026-01-08T10:24:58

Grafana面板设计时可加入分组筛选功能，如按模型版本、请求路径等维度聚合指标，提升排查效率。

CalmWater · 2026-01-08T10:24:58

Python中使用prometheus_client时注意启动方式，建议在服务启动时调用start_http_server，避免多进程冲突。

人工智能梦工厂 · 2026-01-08T10:24:58

监控体系应预留扩展性，比如增加GPU利用率、内存占用等资源指标，便于后续优化模型推理性能。

基于Prometheus的LLM服务监控面板构建