大模型服务资源使用分析

大模型服务资源使用分析

在大模型微服务化改造过程中，资源监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何通过Prometheus和Grafana对大模型服务进行资源使用分析。

监控指标收集

首先需要收集以下核心指标：

• CPU使用率（%）
• 内存使用量（MB）
• GPU内存使用量（MB）
• 网络I/O（KB/s）
• 存储读写（MB/s）

Prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'

Grafana仪表板创建

通过Grafana创建以下可视化图表：

1. CPU使用率趋势图
2. 内存使用情况对比图
3. GPU资源占用监控

关键发现

在实际部署中，我们发现模型推理阶段的GPU内存波动较大，建议设置合理的内存预分配策略，并通过Prometheus告警规则及时发现异常。

可复现步骤

1. 部署Prometheus服务
2. 配置目标服务指标暴露端点
3. 在Grafana中导入仪表板模板
4. 设置监控告警规则

该分析方法可帮助DevOps工程师更好地理解大模型服务的资源消耗模式，为优化资源配置提供数据支持。