机器学习模型推理过程中的CPU使用率监控

机器学习模型推理过程中的CPU使用率监控

在生产环境中，ML模型的CPU使用率是关键性能指标。当CPU使用率持续超过85%时，可能预示着模型推理瓶颈或资源争用问题。

监控配置步骤

1. 安装监控组件：

pip install prometheus-client psutil

2. 创建监控脚本：

import psutil
import time
from prometheus_client import Gauge, start_http_server

# 创建指标
cpu_usage = Gauge('ml_model_cpu_percent', 'CPU usage percentage')

# 启动监控服务器
start_http_server(8000)

# 持续监控
while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    cpu_usage.set(cpu_percent)
    time.sleep(5)

3. Prometheus告警配置：

rule_files:
  - "ml_alerts.yml"

groups:
- name: ml_model_rules
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: ml_model_cpu_percent > 85
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型CPU使用率过高"
      description: "当前CPU使用率 {{ $value }}%"

告警阈值建议

• 正常范围：0-70%
• 警告阈值：70-85%
• 严重阈值：>85%

当触发告警时，应自动记录模型推理日志并通知运维团队。