机器学习模型推理过程中资源使用率监控

机器学习模型推理过程中资源使用率监控

在生产环境中的ML推理服务，必须对CPU、内存、GPU等关键资源进行实时监控。以下是一个完整的监控方案。

监控指标配置

# Prometheus监控配置
- cpu_usage_percent: avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) * 100
- memory_usage_mb: container_memory_usage_bytes / 1024 / 1024
- gpu_utilization: nvidia_smi_utilization_gpu
- gpu_memory_usage_mb: nvidia_smi_memory_used
- inference_latency_ms: histogram_quantile(0.95, rate(inference_duration_seconds_bucket[5m])) * 1000

告警规则设置

# Alertmanager配置
ALERT HighCPUUsage
  IF cpu_usage_percent > 85
  FOR 5m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型服务CPU使用率过高"
    description = "当前CPU使用率达到{{ $value }}%，超过阈值85%"
  }

ALERT MemoryThreshold
  IF memory_usage_mb > 4096
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "内存使用超限"
    description = "内存使用达到{{ $value }}MB，超出4GB限制"
  }

实施步骤

1. 部署Prometheus采集器到Kubernetes集群
2. 配置Grafana仪表盘展示指标
3. 设置钉钉/企业微信告警通知
4. 定期检查监控数据完整性

通过以上配置，可有效追踪模型推理过程中的资源消耗情况，确保系统稳定性。