基于Prometheus的大模型监控平台搭建
在大模型微服务化改造过程中，建立完善的监控体系是保障系统稳定运行的关键。本文将详细介绍如何基于Prometheus搭建一套适用于大模型微服务的监控平台。
环境准备
首先安装必要的组件：
# 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 安装Grafana
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.5.0.linux-amd64.tar.gz
Prometheus配置
创建prometheus.yml配置文件：
scrape_configs:
- job_name: 'model-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/metrics'
集成大模型指标
在服务中添加Prometheus客户端：
from prometheus_client import Counter, Histogram
model_requests = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')
model_latency = Histogram('model_request_latency_seconds', 'Model request latency')
@app.route('/predict')
def predict():
with model_latency.time():
result = model.predict(data)
model_requests.inc()
return result
可视化展示
启动Grafana并配置数据源，创建仪表板展示模型调用成功率、响应时间等关键指标。
通过该方案，可以有效监控大模型服务的运行状态，为运维决策提供数据支撑。
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