大模型服务监控系统设计

随着大模型应用的快速发展，其服务化部署已成为主流趋势。本文将从DevOps工程师视角，分享一个可复现的大模型服务监控系统设计方案。

监控架构设计

基于Prometheus + Grafana的监控体系是当前主流选择。以LLM推理服务为例，核心监控指标包括：

# Prometheus配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'llm-inference'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

关键监控指标

响应时间：http_request_duration_seconds
错误率：http_requests_total{status=~"5.."}
吞吐量：http_requests_total
模型负载：model_gpu_utilization

实践案例

使用以下脚本实现基础监控：

import time
from prometheus_client import start_http_server, Histogram

# 创建监控指标
request_time = Histogram('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')

@request_time.time()
def process_request():
    # 模拟请求处理
    time.sleep(0.1)
    return "success"

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        process_request()
        time.sleep(1)

该方案具有高可用、易扩展的特点，适合大模型微服务的治理需求。