模型推理资源占用分析
在模型运行时监控中，资源占用是核心指标之一。通过持续监控CPU、内存、GPU等资源使用率，可及时发现性能瓶颈。
核心监控指标配置
CPU使用率监控：设置阈值为85%，当连续5分钟超过阈值时触发告警。配置Prometheus抓取指标：rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])
内存占用监控：设定内存使用率上限为90%，超过则告警。指标表达式：100 * (container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes)
GPU资源监控：针对GPU模型，监控显存使用率和计算利用率。显存阈值设为85%，计算利用率超过80%时告警。
告警配置方案
在Grafana中创建以下告警规则：
- alert: HighCPUUsage
expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.85
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "容器CPU使用率过高"
- alert: HighMemoryUsage
expr: 100 * (container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes) > 90
for: 3m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "容器内存使用率超过阈值"
复现步骤
- 部署Prometheus监控服务
- 配置容器指标抓取
- 在Grafana中创建资源监控面板
- 设置上述告警规则并验证
通过该方案可有效追踪模型推理过程中的资源消耗，为容量规划和性能优化提供数据支持。
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