大模型服务监控数据可视化实践
在大模型微服务化改造过程中，监控数据的可视化是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一个基于Prometheus + Grafana的完整监控解决方案。
监控架构搭建
首先，通过Prometheus收集模型服务指标数据：
# prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'model-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
关键指标监控
配置Grafana仪表板展示以下核心指标：
- 模型推理延迟（p95/p99）
- 请求成功率
- GPU内存使用率
- CPU负载
可复现步骤
- 部署Prometheus服务：
docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus - 配置模型服务暴露metrics端点：
from flask import Flask
from prometheus_client import start_http_server
app = Flask(__name__)
start_http_server(8080)
- 部署Grafana：
docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
通过以上配置，即可实现大模型服务的实时监控可视化，为DevOps团队提供决策支持。
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