模型训练时间成本控制

模型训练时间成本控制

核心监控指标配置

在模型训练过程中，关键性能指标包括：

• 训练时长：从开始到完成的总耗时
• GPU利用率：GPU使用率超过80%需预警
• 内存占用：显存使用达到90%触发告警
• 数据加载时间：单个epoch数据准备时间超过阈值

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: model_training
  rules:
  - alert: TrainingExceedsBudget
    expr: rate(model_training_duration[5m]) > 3600  # 超过1小时
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型训练超时警告"
      description: "当前训练时间超过预设阈值"

  - alert: GPUUtilizationHigh
    expr: avg(nvidia_gpu_utilization) > 80
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "GPU利用率过高"
      description: "GPU使用率持续超过80%"

可复现步骤

1. 配置Prometheus采集点：/metrics
2. 设置训练时间阈值为3600秒
3. 实施GPU监控告警规则
4. 部署Slack通知集成
5. 建立定期成本分析报告

通过以上配置，可有效控制模型训练的边际成本。