大模型服务部署后监控与维护策略

大模型服务部署后监控与维护策略

在大模型微服务化改造过程中，部署后的监控与维护是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际案例出发，分享一套可复现的监控策略。

基础监控体系建设

首先建立核心指标监控体系：

# prometheus配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

关键监控指标

• 服务健康检查：通过 /health 端点定期检查
• 响应时间：95%响应时间不超过500ms
• 错误率：每分钟错误请求数不超过1%
• 内存使用率：保持在80%以下

自动化维护策略

import requests
import time

def monitor_and_restart():
    while True:
        try:
            response = requests.get('http://localhost:8080/health')
            if response.status_code != 200:
                # 重启服务逻辑
                subprocess.run(['systemctl', 'restart', 'model-service'])
        except Exception as e:
            print(f'监控异常: {e}')
        time.sleep(60)

告警机制

当监控指标超过阈值时，自动触发告警通知到运维团队。建议采用多级告警策略，避免误报影响。

通过以上策略，可以有效保障大模型服务的稳定运行。