大模型服务监控指标收集

在大模型微服务架构中，有效的监控指标收集是保障服务稳定运行的关键。本文将分享如何构建一套完整的监控指标体系。

核心监控指标

1. 基础性能指标

import psutil
import time

def collect_system_metrics():
    metrics = {
        'cpu_percent': psutil.cpu_percent(interval=1),
        'memory_percent': psutil.virtual_memory().percent,
        'disk_percent': psutil.disk_usage('/').percent
    }
    return metrics

2. 模型推理指标

import time
from datetime import datetime

class ModelMetrics:
    def __init__(self):
        self.request_count = 0
        self.total_time = 0
        self.error_count = 0
    
    def record_request(self, processing_time, success=True):
        self.request_count += 1
        self.total_time += processing_time
        if not success:
            self.error_count += 1

监控数据收集实践

指标采集频率：建议每5秒采集一次系统指标，模型推理指标可按请求实时记录
数据存储：使用Prometheus或InfluxDB进行时序数据存储
告警设置：CPU使用率超过80%、内存使用率超过90%时触发告警

配置示例

metrics:
  enabled: true
  interval: 5s
  endpoints:
    - /metrics
    - /health

通过建立完善的监控体系，能够及时发现服务异常，保障大模型微服务的稳定运行。

Max514 · 2026-01-08T10:24:58

监控指标要结合业务场景，比如大模型推理延迟超过1秒就告警，别只看CPU使用率。

SillyJudy · 2026-01-08T10:24:58

建议用Prometheus + Grafana组合，把模型QPS、平均响应时间、错误率都可视化出来。

逍遥自在 · 2026-01-08T10:24:58

别忘了记录每个请求的输入输出长度，这对调优LLM参数很有帮助。

Adam651 · 2026-01-08T10:24:58

可以加个模型版本监控，不同版本的性能差异能直接看出是否需要回滚。

Quinn83 · 2026-01-08T10:24:58

用OpenTelemetry收集trace信息，定位慢请求时能快速定位到具体层。

Violet317 · 2026-01-08T10:24:58

建议将指标按服务粒度拆分，比如embedding、llm、reranker分别监控，便于定位问题。

Donna471 · 2026-01-08T10:24:58

内存使用率不是唯一指标，要关注GC频率和堆外内存占用，防止OOM。

紫色茉莉 · 2026-01-08T10:24:58

采集频率别设太密，5秒一次够了，否则会增加系统负担，影响模型推理性能。

HotNinja · 2026-01-08T10:24:58

告警阈值建议动态调整，比如根据历史数据计算出正常波动范围再设置

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