微服务环境下大模型资源利用分析

微服务环境下大模型资源利用分析

在大模型微服务化改造过程中，资源监控与治理成为关键挑战。本文通过实际案例分享如何在微服务架构下有效分析大模型资源使用情况。

环境准备

首先需要部署Prometheus和Grafana监控系统，并配置相应的指标收集器。

# 安装Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz

tar xvfz prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz

关键指标收集

通过自定义指标收集器，重点关注以下指标：

from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time

# 定义资源指标
model_memory_usage = Gauge('model_memory_usage_bytes', 'Current memory usage')
model_cpu_usage = Gauge('model_cpu_usage_percent', 'Current CPU usage percentage')

# 模拟监控数据采集
while True:
    # 获取当前内存使用
    memory = get_model_memory()
    model_memory_usage.set(memory)
    
    # 获取CPU使用率
    cpu = get_model_cpu()
    model_cpu_usage.set(cpu)
    
    time.sleep(30)

监控告警配置

配置Grafana仪表板，设置内存使用超过80%的告警阈值。

通过以上实践，可以有效监控大模型在微服务环境下的资源消耗情况，为后续的优化提供数据支持。