微服务监控中的大模型服务指标采集踩坑记录
最近在尝试为大模型微服务接入监控体系时，踩了不少坑，分享一下经验。
问题背景
我们正在将传统大模型服务拆分为多个微服务，需要对每个服务的性能、资源使用情况进行监控。最初采用的是简单的Prometheus指标采集方案。
核心问题
在采集过程中发现，标准的指标采集方法无法有效捕获大模型推理过程中的关键指标，如：
- 推理延迟（latency）
- 内存占用（memory usage）
- GPU利用率（GPU utilization）
- 服务吞吐量（QPS）
复现步骤
- 部署Prometheus采集器
# 安装指标采集依赖
pip install prometheus-client
- 编写指标采集代码
from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time
class ModelMetrics:
def __init__(self):
self.latency = Histogram('model_latency_seconds', 'Model inference latency')
self.memory_usage = Gauge('model_memory_bytes', 'Memory usage in bytes')
def record_inference(self, duration, memory):
self.latency.observe(duration)
self.memory_usage.set(memory)
- 集成到服务中
metrics = ModelMetrics()
# 在推理前记录开始时间
start_time = time.time()
result = model.inference(input_data)
# 推理完成后记录耗时和内存
metrics.record_inference(time.time() - start_time, get_memory_usage())
优化方案
通过引入OpenTelemetry进行更全面的指标追踪，包括链路追踪和分布式追踪。
结论
大模型微服务监控需要专门的工具适配，不能简单套用传统监控方案。
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