大模型服务调优工具推荐

在大模型微服务化改造过程中，服务调优是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文推荐几款实用的调优工具，帮助DevOps工程师更好地治理大模型服务。

1. Prometheus + Grafana 监控套件

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

通过Grafana创建仪表板，实时监控模型推理延迟、内存使用率等关键指标。

2. Jaeger 分布式追踪

# 安装依赖
pip install jaeger-client

from jaeger_client import Config
config = Config(config={'sampler': {'type': 'const', 'param': 1}},
                service_name='model-service')
tracer = config.new_tracer()

3. Kubernetes HPA 自动扩缩容

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: model-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: model-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

这些工具的组合使用，能有效提升大模型服务的可观测性和稳定性。