大模型服务资源消耗监控实践

在大模型微服务架构中，资源监控是保障服务稳定运行的关键环节。本文将分享一个可复现的监控方案，帮助DevOps工程师有效监控大模型服务的资源消耗。

监控目标

主要关注CPU使用率、内存占用、GPU显存消耗等核心指标，确保大模型服务在高负载下仍能稳定运行。

实施步骤

安装Prometheus监控组件

# 使用Docker部署Prometheus
sudo docker run -d --name prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  prom/prometheus

配置服务指标暴露 在大模型服务中添加Prometheus指标收集代码：

from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import psutil

# 创建指标
cpu_usage = Gauge('model_cpu_percent', 'CPU usage percentage')
memory_usage = Gauge('model_memory_mb', 'Memory usage in MB')

# 定期更新指标
while True:
    cpu_usage.set(psutil.cpu_percent())
    memory_usage.set(psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024)
    time.sleep(60)

设置告警规则 在Prometheus配置文件中添加告警规则：

rule_files:
  - "alert.rules.yml"

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ["alertmanager:9093"]

实践建议

建议每分钟采集一次指标，避免频繁监控影响服务性能
设置合理的阈值，如CPU超过80%时触发告警
结合Kubernetes资源限制进行动态调整

通过这套监控方案，可以有效掌握大模型服务的资源消耗情况，为服务优化提供数据支撑。

LazyLegend · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时记得加个限流，不然监控本身可能拖垮服务。

SourKnight · 2026-01-08T10:24:58

建议把GPU显存也加上，大模型最怕的就是OOM。

David538 · 2026-01-08T10:24:58

告警阈值别设死，可以搞个动态调整机制，避免误报太多。

Betty290 · 2026-01-08T10:24:58

Prometheus + Grafana组合真好用，可视化后问题一眼就看出来了。

Adam965 · 2026-01-08T10:24:58

监控频率调到1分钟够了，太频繁反而影响推理性能。

David676 · 2026-01-08T10:24:58

记得把指标暴露的端口也做下安全加固，别让谁都能随便查。

心灵捕手1 · 2026-01-08T10:24:58

最好加上请求延迟和吞吐量，资源占用高不等于服务差。

Adam748 · 2026-01-08T10:24:58

用K8s的话，配合HPA自动扩缩容会更智能一些。

WideBella · 2026-01-08T10:24:58

建议加个历史趋势图，方便定位资源瓶颈出现的时间点。

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