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2026/1/16 20:10:59
如何监控DeepSeek-R1运行状态？GPU利用率查看命令汇总
1. 引言
1.1 业务场景描述
随着大模型在推理任务中的广泛应用，高效部署和稳定运行成为工程落地的关键。本文聚焦于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的 Web 服务部署与运行状态监控，特别针对其在 GPU 环境下的资源使用情况进行系统性分析。
该模型是基于 DeepSeek-R1 强化学习数据蒸馏技术优化后的 Qwen 1.5B 推理版本，具备出色的数学推理、代码生成和逻辑推理能力，适用于需要高精度语言理解与生成的场景。由于其对计算资源尤其是 GPU 的依赖较强，实时掌握其运行状态至关重要。
1.2 监控痛点分析
在实际部署过程中，常遇到以下问题： - 模型响应延迟高，但无法判断是否由 GPU 过载引起 - 多用户并发访问时出现显存溢出（OOM），缺乏预警机制 - 长时间运行后性能下降，难以定位瓶颈来源
因此，建立一套完整的 GPU 利用率监控体系，不仅能保障服务稳定性，还能为后续性能调优提供数据支持。
1.3 本文方案预告
本文将围绕 DeepSeek-R1 模型的实际部署环境（CUDA + Python + Gradio），详细介绍如何通过命令行工具、Python 脚本及日志分析手段，全面监控模型运行状态，并汇总常用 GPU 查看命令，帮助开发者快速诊断问题、优化资源配置。
2. 环境准备与基础配置
2.1 运行环境要求
为确保监控工具正常工作，需确认以下环境已正确配置：
- 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- Python 版本：3.11+
- CUDA 版本：12.8
- GPU 驱动：NVIDIA Driver ≥ 525.60.13
- 关键依赖包：
torch>=2.9.1transformers>=4.57.3gradio>=6.2.0nvidia-ml-py（用于 Python 中获取 GPU 信息）
安装 NVIDIA 管理库（可选但推荐）：
pip install nvidia-ml-py2.2 模型加载与服务启动
模型缓存路径如下：
/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B启动服务命令：
python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py建议使用后台方式运行以持续监控：
nohup python3 app.py > /tmp/deepseek_web.log 2>&1 &3. GPU 利用率查看命令汇总
3.1 基础命令：nvidia-smi
nvidia-smi是最常用的 GPU 状态查看工具，可显示显存占用、GPU 利用率、温度等核心指标。
实时刷新查看
watch -n 1 nvidia-smi每秒刷新一次，适合动态观察模型推理过程中的资源变化。
输出关键字段说明
| 字段 | 含义 |
|---|---|
Name | GPU 型号（如 A100, RTX 3090） |
Temp | 当前温度（℃） |
Power | 功耗（W） |
Memory-Usage | 显存使用量（MiB） |
Utilization | GPU 计算利用率（%） |
Process ID | 占用 GPU 的进程 PID |
示例输出解析
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 550.54.15 Driver Version: 550.54.15 CUDA Version: 12.8 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA A100-SXM4-40GB On| 00000000:00:1B.0 Off | 0 | | N/A 38C P0 55W / 400W | 10240MiB / 40960MiB | 65% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | Processes: | | GPU PID Type Process name GPU Memory Usage | | 0 12345 C+G python3 10230MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+提示：若
GPU-Util长期接近 100%，说明计算密集；若显存已满但利用率低，可能是批处理过小或存在内存瓶颈。
3.2 高级命令组合：精准定位模型进程
查看指定端口对应的进程
当服务运行在 7860 端口时，可通过以下命令查找关联的 Python 进程：
lsof -i :7860输出示例：
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME python3 12345 root 3u IPv4 12345 0t0 TCP *:7860 (LISTEN)获取 PID 后，结合nvidia-smi可确认是否占用 GPU。
根据进程名过滤 GPU 使用情况
nvidia-smi --query-gpu=index,name,temperature.gpu,utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv | grep -A 1 "python"此命令仅显示运行python的 GPU 使用详情，便于快速排查。
3.3 持续日志记录：自动化监控脚本
创建一个简单的 Shell 脚本，定期记录 GPU 状态到日志文件，用于事后分析。
创建监控脚本gpu_monitor.sh
#!/bin/bash LOG_FILE="/var/log/gpu_usage.log" echo "$(date): Starting GPU monitor for DeepSeek-R1" >> $LOG_FILE while true; do TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') GPU_INFO=$(nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv,noheader,nounits) echo "$TIMESTAMP, $GPU_INFO" >> $LOG_FILE sleep 5 done启动监控
chmod +x gpu_monitor.sh nohup ./gpu_monitor.sh > /tmp/gpu_monitor.log 2>&1 &日志格式示例
2025-04-05 10:23:15, 65 %, 10240 MiB, 40960 MiB 2025-04-05 10:23:20, 70 %, 10240 MiB, 40960 MiB可用于绘制趋势图或设置告警阈值。
3.4 Python 内部监控：集成至应用日志
在app.py中加入 GPU 状态打印功能，实现更细粒度的上下文感知监控。
安装依赖
pip install pynvml添加监控函数
import pynvml import time def get_gpu_info(): try: pynvml.nvmlInit() handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 第一块 GPU util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle) mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"[GPU Monitor] Time: {time.strftime('%H:%M:%S')}") print(f" GPU Util: {util.gpu}%") print(f" Memory Used: {mem_info.used // 1024**2} MiB / {mem_info.total // 1024**2} MiB") except Exception as e: print(f"[GPU Monitor] Error: {e}") # 在每次推理前后调用 get_gpu_info()优势：可在请求日志中关联输入长度、响应时间与 GPU 资源消耗，便于做性能归因分析。
4. 故障排查与优化建议
4.1 常见问题识别与应对策略
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 推理延迟高，GPU 利用率低 | 批处理不足或 CPU 预处理瓶颈 | 启用批处理（batching）、异步加载 |
| 显存溢出（OOM） | max_tokens设置过大 | 降低最大输出长度或启用device_map="auto"分布式加载 |
| GPU 温度过高（>80℃） | 散热不良或持续高负载 | 检查风扇状态，限制并发请求数 |
nvidia-smi无输出 | 驱动未安装或 CUDA 不匹配 | 运行nvidia-smi测试驱动状态 |
4.2 性能优化建议
（1）调整推理参数
根据官方推荐设置合理参数：
- 温度（Temperature）：0.6（平衡创造性和稳定性）
- Top-P（Nucleus Sampling）：0.95
- 最大 Token 数（max_tokens）：2048（避免显存溢出）
（2）启用半精度推理
在app.py中使用bfloat16或float16加速推理并减少显存占用：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" )（3）限制并发请求数
Gradio 默认允许多用户同时访问，可能导致 GPU 超载。可通过concurrency_limit控制：
demo.launch(concurrency_limit=2, server_port=7860)4.3 Docker 环境下的监控增强
在容器化部署中，需额外注意资源隔离与可见性。
构建支持 GPU 的镜像
确保基础镜像包含 CUDA 运行时：
FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04运行容器时暴露 GPU
docker run -d --gpus all \ -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --name deepseek-web deepseek-r1-1.5b:latest容器内执行 nvidia-smi
进入容器验证 GPU 可见性：
docker exec -it deepseek-web nvidia-smi若报错NVIDIA-SMI has failed...，说明宿主机驱动或nvidia-container-toolkit未正确安装。
5. 总结
5.1 实践经验总结
本文系统梳理了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在 GPU 环境下的运行状态监控方法，涵盖从基础命令到高级脚本、从系统层到应用层的全方位观测手段。通过nvidia-smi、日志记录、Python 内部监控等方式，可以有效掌握模型的资源消耗特征。
关键收获包括： - 掌握watch -n 1 nvidia-smi实现动态监控 - 学会使用lsof和grep快速定位模型进程 - 构建自动化日志脚本用于长期性能追踪 - 在代码中集成pynvml实现精细化资源反馈
5.2 最佳实践建议
- 部署初期务必开启 GPU 监控，建立基线性能数据；
- 设置日志轮转机制，防止
/tmp或/var/log被撑爆； - 结合请求日志与 GPU 数据，分析不同输入模式下的资源开销；
- 生产环境建议配置 Prometheus + Grafana实现可视化监控与告警。
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