大模型服务性能分析工具

大模型服务性能分析工具实践

在大模型微服务化改造过程中，性能监控是保障服务质量的关键环节。本文将分享一个实用的性能分析工具，帮助DevOps工程师快速定位大模型服务瓶颈。

核心功能

该工具主要提供以下监控能力：

• 模型推理延迟统计
• 内存使用率监控
• GPU资源占用分析
• 请求吞吐量跟踪

实现方案

import time
import psutil
import torch
from datetime import datetime

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.gpu_enabled = torch.cuda.is_available()
        
    def get_performance_data(self):
        data = {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'cpu_percent': psutil.cpu_percent(interval=1),
            'memory_percent': psutil.virtual_memory().percent,
        }
        
        if self.gpu_enabled:
            gpu_info = torch.cuda.get_device_properties(0)
            data['gpu_memory'] = torch.cuda.memory_allocated(0) / (1024**3)
            data['gpu_utilization'] = self._get_gpu_utilization()
            
        return data
    
    def _get_gpu_utilization(self):
        # 简化实现，实际可使用nvidia-smi
        return 0.0

# 使用示例
monitor = ModelMonitor()
for i in range(10):
    perf_data = monitor.get_performance_data()
    print(perf_data)

部署建议

将此监控工具集成到服务启动脚本中，通过定时任务收集性能数据，便于后续分析和优化。对于大模型服务而言，持续的性能监控是微服务治理的重要基础。

复现步骤

1. 安装依赖：pip install psutil torch
2. 运行示例代码
3. 观察输出的性能数据

该工具可作为大模型微服务治理的起点，帮助团队建立完整的监控体系。