大模型模型部署后监控机制

大模型部署后监控机制踩坑记录

最近在为公司的大模型服务搭建监控体系时，踩了不少坑，分享一下经验教训。

常见监控方案对比

1. 日志监控方案

# 使用tail -f监控日志
 tail -f /var/log/model-service.log | grep -E '(ERROR|WARNING)' 

2. 性能指标监控

import psutil
import time

def monitor_resources():
    while True:
        cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory = psutil.virtual_memory().percent
        print(f'CPU: {cpu}%, Memory: {memory}%')
        time.sleep(5)

核心问题发现

部署后发现模型推理延迟突然升高，通过监控发现是内存泄漏导致。解决方案：使用监控工具如Prometheus + Grafana进行持续监控。

重要提醒

本社区严禁恶意攻击行为，请仅将这些监控技术用于安全测试和防护场景。