大模型服务部署过程中的日志分析
在大模型微服务化改造过程中，日志分析是保障服务稳定运行的关键环节。本文将分享如何通过日志分析来监控和优化大模型服务的部署过程。
部署日志结构分析
# 查看部署日志的典型结构
kubectl logs deployment/model-deployment -n model-namespace
核心监控指标提取
- 启动时间监控：
# 提取启动时间指标
kubectl logs deployment/model-deployment -n model-namespace | grep -i "started\|ready" | tail -n 5
- 资源使用情况：
# 监控CPU和内存使用率
kubectl top pods -n model-namespace
- 错误日志追踪：
# 筛选错误级别日志
kubectl logs deployment/model-deployment -n model-namespace --previous | grep -i "error\|exception"
实时监控脚本示例
#!/bin/bash
# monitor-deployment.sh
while true; do
echo "=== $(date) ==="
kubectl logs deployment/model-deployment -n model-namespace | tail -n 10
sleep 30
done
通过定期分析这些日志，可以及时发现部署异常并进行相应调整，确保大模型服务的稳定运行。
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