基于Prometheus的大模型服务监控指标

基于Prometheus的大模型服务监控指标

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服务稳定运行的关键。本文将介绍如何基于Prometheus构建大模型服务的监控指标体系。

核心监控指标设计

1. 服务健康指标

# 在服务启动时注册健康检查指标
- name: model_service_up
  help: 1 if model service is up, 0 otherwise
  type: gauge

2. 推理性能指标

from prometheus_client import Histogram, Counter

# 请求延迟分布
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration in seconds')

# 请求计数
request_count = Counter('model_requests_total', 'Total requests')

@request_duration.time()
@request_count.count_exceptions()
def predict(input_data):
    # 大模型推理逻辑
    return model.predict(input_data)

3. 资源使用指标

# 内存使用率
- name: model_memory_usage_bytes
  help: Memory usage in bytes
  type: gauge

# GPU利用率
- name: model_gpu_utilization_percent
  help: GPU utilization percentage
  type: gauge

Prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    metrics_path: '/metrics'

通过以上指标体系，可以全面监控大模型服务的运行状态，为故障排查和性能优化提供数据支撑。