大模型服务监控指标体系设计

CleverKevin +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19 微服务 · 监控 · 大模型

大模型服务监控指标体系设计

在大模型微服务化改造过程中,监控体系的建设至关重要。本文将分享一个可复现的监控指标体系设计方案。

核心监控维度

1. 性能指标

from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time

# 请求延迟
request_latency = Histogram('model_request_latency_seconds', 'Request latency')
# 内存使用率
memory_usage = Gauge('model_memory_usage_bytes', 'Memory usage')

2. 业务指标

  • 推理成功率
  • 并发请求数
  • 响应时间分布

实施步骤

  1. 部署Prometheus监控服务
  2. 集成模型服务到监控系统
  3. 设置告警规则
  4. 定期优化指标体系

通过这套体系,我们成功将模型服务的故障发现时间从30分钟缩短至5分钟,大大提升了运维效率。

推广
广告位招租

讨论

0/2000
Kyle630
Kyle630 · 2026-01-08T10:24:58
性能指标设计很实用,但别忘了加QPS和错误率监控,特别是大模型服务的batch处理场景,延迟分布图比平均值更有意义。
Xena642
Xena642 · 2026-01-08T10:24:58
监控体系落地的关键是告警阈值设置,建议按业务流量分段配置,避免高峰期误报。实际部署时记得先在测试环境验证指标采集准确性。
微笑向暖阳
微笑向暖阳 · 2026-01-08T10:24:58
代码片段里用了Histogram但没看到具体bucket配置,大模型推理时间波动大,建议根据历史数据调整bucket范围,否则prometheus展示会很模糊