微服务监控中大模型服务指标可视化

在大模型微服务架构中，监控指标的可视化是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何构建一个完整的监控指标可视化系统。

核心思路 通过Prometheus收集大模型服务的各类指标（如响应时间、错误率、吞吐量等），并使用Grafana进行可视化展示。对于大模型特有的指标，如推理延迟、显存占用等，需要专门的监控插件支持。

可复现步骤

1. 部署Prometheus服务：docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus
2. 配置Grafana：docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
3. 在Grafana中添加Prometheus数据源
4. 创建监控面板，包含：
   • 大模型推理延迟分布图
   • 显存使用率曲线
   • 请求成功率趋势

关键指标

• 推理延迟（p95, p99）
• 显存占用率
• QPS/TPS
• 错误率
• 响应时间分布

这种监控体系能够帮助DevOps工程师快速定位大模型服务性能瓶颈，实现精细化治理。