机器学习模型推理性能瓶颈识别方法

核心监控指标体系

1. 响应时间指标

• 平均响应时间（P95）：设置阈值为200ms，超过则告警
• 请求延迟分布：监控P50、P75、P90、P95响应时间变化
• 超时请求数：统计每分钟超时请求占比

2. 资源使用指标

• CPU利用率：监控模型推理进程CPU使用率，超过85%告警
• 内存占用：跟踪内存峰值使用情况，超过90%触发告警
• GPU利用率（如适用）：监控GPU使用率和显存占用

实施步骤

1. Prometheus配置

scrape_configs:
  - job_name: 'model-inference'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metrics_path: '/metrics'

2. 告警规则配置

- alert: ModelLatencyHigh
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (handler)) > 0.2
  for: 5m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "模型响应延迟过高"

3. 监控面板设置

• 创建Grafana仪表板，包含响应时间趋势图、资源使用率图表
• 设置自动化告警通知到Slack/钉钉

瓶颈定位方法

1. 时间序列分析：对比正常时段与异常时段的性能指标
2. 模型版本对比：通过不同模型版本的指标差异识别问题
3. 并发压力测试：使用Locust模拟高并发场景，观察系统表现