机器学习模型推理过程中CPU使用率监控

机器学习模型推理过程中CPU使用率监控

在ML推理服务中，CPU使用率是核心性能指标。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竞争。

监控配置方案

1. 基础指标采集

# 使用prometheus采集器
node_cpu_seconds_total{mode="idle"}
node_cpu_seconds_total{mode="user"}

2. 模型推理CPU占比监控

import psutil
import time

def monitor_model_cpu():
    process = psutil.Process()
    cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
    return cpu_percent

3. 告警配置 创建Prometheus告警规则：

- alert: HighModelCPUUsage
  expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container="model-server"}[5m]) > 0.8
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型服务CPU使用率过高"
    description: "容器CPU使用率超过80%持续2分钟"

4. 阈值设置

• 正常阈值：70%
• 告警阈值：85%
• 严重告警：95%

5. 复现步骤

1. 启动模型服务
2. 使用stress工具模拟高负载：stress --cpu 4
3. 观察监控面板CPU指标变化
4. 确认告警触发和通知