基于Metrics的大模型服务监控

基于Metrics的大模型服务监控

在大模型微服务治理中，监控是保障服务质量的核心环节。本文将介绍如何通过Metrics实现大模型服务的可观测性。

监控指标设计

首先需要定义关键指标：

• model_inference_duration_seconds：推理耗时
• model_request_count：请求次数
• model_error_count：错误次数
• model_memory_usage_bytes：内存使用

Prometheus集成示例

from prometheus_client import Histogram, Counter
import time

# 定义指标
inference_duration = Histogram('model_inference_duration_seconds', 'Inference duration')
request_count = Counter('model_request_count', 'Total requests')
error_count = Counter('model_error_count', 'Error count')

# 监控装饰器
@inference_duration.time()
def model_inference(prompt):
    request_count.inc()
    try:
        # 模型推理逻辑
        result = model.predict(prompt)
        return result
    except Exception as e:
        error_count.inc()
        raise

Grafana可视化

在Grafana中创建面板，展示：

1. 推理耗时分布
2. 请求速率趋势
3. 错误率监控

复现步骤

1. 安装prometheus-client: pip install prometheus-client
2. 部署Prometheus服务
3. 配置Grafana数据源
4. 访问http://localhost:9090 查看指标

通过Metrics监控，可以有效识别性能瓶颈，为大模型服务优化提供数据支撑。