LLM服务资源监控实践
随着大模型服务的广泛应用，如何有效监控LLM服务的资源使用情况成为DevOps工程师关注的重点。本文将分享一套可复现的LLM服务资源监控方案。
监控指标体系
首先建立核心监控指标：
- CPU使用率（%）
- 内存使用量（MB）
- GPU显存使用率（%）
- 网络I/O吞吐量
- 请求延迟（ms）
- QPS（每秒查询数）
实施步骤
- 部署Prometheus监控系统
scrape_configs:
- job_name: 'llm-service'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
-
集成Grafana可视化面板 创建包含CPU、内存、GPU使用率的仪表板，设置告警规则。
-
实现自定义指标收集
import psutil
import time
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
# 创建指标
memory_usage = Gauge('llm_memory_usage_mb', 'Memory usage in MB')
cpu_usage = Gauge('llm_cpu_usage_percent', 'CPU usage in percent')
# 每秒更新一次指标
while True:
memory_usage.set(psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024)
cpu_usage.set(psutil.cpu_percent())
time.sleep(1)
通过以上实践，可以实现对LLM服务的实时监控和预警，为服务治理提供数据支撑。
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