基于Prometheus的大模型服务分析

基于Prometheus的大模型服务分析

在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文将分享如何基于Prometheus构建大模型服务的监控分析体系。

监控指标收集

首先需要在大模型服务中集成Prometheus客户端库，以收集关键指标：

from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram

# 定义计数器和直方图
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration')

@app.route('/predict')
def predict():
    with request_duration.time():
        result = model.predict(data)
        request_count.inc()
    return result

Prometheus配置

在prometheus.yml中添加服务发现配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

告警规则设置

创建告警规则文件alert.rules.yml：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: page

通过以上配置，可以实现对大模型服务的完整监控分析，为微服务治理提供数据支撑。