基于Prometheus的大模型服务监控实战

在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文将基于Prometheus构建一套完整的大模型服务监控方案。

监控架构搭建

首先，在Kubernetes集群中部署Prometheus服务：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.37.0
        ports:
        - containerPort: 9090

大模型服务指标采集

配置Prometheus抓取大模型服务指标，通过以下配置文件：

scrape_configs:
- job_name: 'model-service'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: pod
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
    regex: model-service
    action: keep
  - source_labels: [__address__]
    target_label: instance

关键监控指标

重点监控以下指标：

• 模型推理延迟 (model_inference_duration_seconds)
• GPU使用率 (gpu_utilization_percent)
• 内存占用 (memory_usage_bytes)
• 请求成功率 (request_success_rate)

通过Grafana可视化展示，实现对大模型服务健康状态的实时监控。此方案可有效支撑DevOps团队进行服务治理和问题定位。