大模型服务监控系统性能评估
随着大模型微服务化改造的深入，构建有效的监控系统成为DevOps工程师的核心任务。本文将分享一套可复现的大模型服务监控系统性能评估方案。
监控指标体系
# 关键监控指标
- 响应时间 (Latency)
- 吞吐量 (Throughput)
- 错误率 (Error Rate)
- 资源利用率 (CPU, Memory, GPU)
- 并发请求数 (Concurrent Requests)
评估方法论
- 基准测试：使用Locust进行压力测试
- 实时监控：集成Prometheus + Grafana
- 性能分析：建立SLA告警机制
可复现步骤
# 1. 安装依赖
pip install locust prometheus-client
# 2. 启动Prometheus
prometheus --config.file=prometheus.yml
# 3. 运行Locust测试脚本
locust -f model_service_test.py --host=http://localhost:8000
# model_service_test.py
from locust import HttpUser, task, between
class ModelUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5)
@task
def predict(self):
self.client.post("/predict", json={"prompt": "测试输入"})
实践建议
- 建立监控指标基线
- 定期进行性能回归测试
- 配置自动化告警机制
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