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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型监控：Prometheus+Grafana监控方案

1. 引言

1.1 业务场景描述

随着大语言模型在实际生产环境中的广泛应用，对模型服务的稳定性、性能和资源消耗进行持续监控变得至关重要。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 DeepSeek-R1 强化学习数据蒸馏技术优化后的 Qwen 1.5B 推理模型，具备出色的数学推理、代码生成与逻辑推理能力，已部署为 GPU 加速的 Web 服务（通过 Gradio 实现）。然而，在高并发请求或长时间运行下，GPU 利用率、内存占用、响应延迟等关键指标可能出现异常，影响用户体验。

当前仅依赖日志文件和手动检查的方式难以实现精细化运维。因此，亟需一套自动化、可视化、可告警的监控系统来保障服务可靠性。

1.2 现有方案痛点

• 缺乏实时性：无法实时感知模型服务状态变化
• 无历史趋势分析：难以定位性能退化问题
• 多维度指标缺失：缺少 CPU/GPU/内存/请求延迟等综合视图
• 告警机制空白：故障发生后才能被动响应

1.3 解决方案预告

本文将详细介绍如何为 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型服务构建一套完整的 Prometheus + Grafana 监控体系。我们将从环境准备、指标暴露、数据采集到可视化展示全流程实践，最终实现：

• 实时采集模型服务的资源使用情况（GPU、CPU、内存）
• 记录每轮推理的请求延迟与 token 输出速率
• 构建专业级仪表盘，支持多维度分析
• 配置阈值告警，提前发现潜在风险

该方案适用于所有基于 Python + FastAPI/Gradio 构建的大模型推理服务，具有高度可复用性。

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择 Prometheus + Grafana？

核心结论：Prometheus 作为 CNCF 毕业项目，已成为云原生监控事实标准；Grafana 提供顶级可视化能力，二者组合是当前最主流的技术选型。

2.2 指标暴露方式对比

为了使 Prometheus 能够抓取指标，需在应用端暴露/metrics接口。常见方式如下：

我们采用“主进程指标 + NVIDIA Exporter”的混合模式，兼顾应用层与硬件层监控。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保以下组件已安装并运行：

# 安装 Docker（用于运行 Prometheus 和 Grafana） sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker.io # 安装 NVIDIA Container Toolkit（支持 GPU 监控） distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

3.2 修改模型服务代码以暴露指标

在原有app.py基础上集成prometheus_client，记录关键性能指标。

核心代码实现

from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram, Gauge import time import torch import psutil from functools import wraps # 初始化 Prometheus 指标 REQUEST_COUNT = Counter('model_requests_total', 'Total number of model requests') REQUEST_LATENCY = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request latency in seconds') TOKEN_OUTPUT_RATE = Gauge('model_tokens_per_second', 'Tokens generated per second') GPU_MEMORY_USAGE = Gauge('gpu_memory_used_mb', 'GPU memory used in MB', ['device']) CPU_USAGE = Gauge('cpu_usage_percent', 'CPU usage percentage') MEMORY_USAGE = Gauge('memory_usage_mb', 'RAM usage in MB') # 启动 Prometheus 指标服务器（端口 8000） start_http_server(8000) def monitor_resources(): """定时更新系统资源指标""" while True: # CPU 和内存 CPU_USAGE.set(psutil.cpu_percent()) MEMORY_USAGE.set(psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024) # GPU 资源（假设单卡） if torch.cuda.is_available(): gpu_mem = torch.cuda.memory_allocated() / 1024 / 1024 GPU_MEMORY_USAGE.labels(device='cuda:0').set(gpu_mem) time.sleep(5) import threading threading.Thread(target=monitor_resources, daemon=True).start() # 包装生成函数以记录指标 def metrics_wrapper(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() REQUEST_COUNT.inc() # 执行原始推理 result = func(*args, **kwargs) # 计算延迟 latency = time.time() - start_time REQUEST_LATENCY.observe(latency) # 估算输出 token 数（简化版） output_text = result.get("text", "") if isinstance(result, dict) else str(result) num_tokens = len(output_text.split()) if latency > 0: TOKEN_OUTPUT_RATE.set(num_tokens / latency) return result return wrapper # 示例：包装 generate 函数 @metrics_wrapper def generate(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6): # 此处调用实际模型推理逻辑 # ... return {"text": "Generated response..."}

说明：上述代码新增了五个核心指标，并通过装饰器自动记录每次请求的耗时与吞吐量。

3.3 部署 NVIDIA GPU Exporter（可选但推荐）

用于更全面地监控 GPU 温度、功耗、利用率等。

# 拉取并运行 NVIDIA exporter docker run -d --name nvidia-exporter \ --gpus all \ -p 9445:9445 \ nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.7-3.6.8-ubuntu20.04

修改 Prometheus 配置以抓取该 exporter 的指标（见下一步）。

3.4 配置 Prometheus

创建prometheus.yml配置文件：

global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'deepseek-model' static_configs: - targets: ['<your-server-ip>:8000'] # 模型服务指标 metrics_path: '/metrics' - job_name: 'nvidia-gpu' static_configs: - targets: ['<your-server-ip>:9445'] # DCGM Exporter

启动 Prometheus 容器：

docker run -d \ -p 9090:9090 \ -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ --name prometheus \ prom/prometheus

访问http://<your-server-ip>:9090可查看 Prometheus UI。

3.5 部署 Grafana 并配置仪表盘

启动 Grafana：

docker run -d \ -p 3000:3000 \ --name grafana \ -e GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=yourpassword \ grafana/grafana

登录 Grafana（默认账号 admin/admin），添加 Prometheus 数据源：

• URL:http://<your-server-ip>:9090
• Access: Server (default)

导入或创建仪表盘，推荐使用 ID12239（NVIDIA DCGM Exporter Dashboard）作为基础模板，并自定义添加以下面板：

• 请求总量趋势图：rate(model_requests_total[5m])
• P95 请求延迟：histogram_quantile(0.95, rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m]))
• 平均 Token/s：avg(model_tokens_per_second)
• GPU 显存使用率：gpu_memory_used_mb{device="cuda:0"}
• CPU & RAM 使用率：cpu_usage_percent,memory_usage_mb

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

4.2 性能优化建议

• 减少指标粒度：避免为每个 prompt 创建 label，防止 cardinality 爆炸
• 异步更新指标：资源监控使用独立线程，不影响主推理流程
• 启用压缩：在prometheus_client中开启 gzip 支持降低网络开销
• 长期存储对接：可结合 Thanos 或 VictoriaMetrics 实现长期归档

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过本次实践，我们成功为 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型服务构建了一套完整、可落地的监控体系。关键收获包括：

• 工程化思维：将监控视为服务不可分割的一部分，而非事后补救
• 轻量级集成：利用prometheus_client最小侵入式改造现有服务
• 全栈可视：覆盖从应用层（请求延迟）到硬件层（GPU 显存）的全链路指标
• 快速定位问题：当出现响应变慢时，可通过仪表盘迅速判断是 GPU 内存不足还是 CPU 瓶颈

5.2 最佳实践建议

1. 统一监控标准：所有大模型服务均应默认集成 Prometheus 指标暴露
2. 建立基线阈值：记录正常负载下的 P95 延迟、Token/s 等基准值
3. 配置告警规则：例如当 GPU 显存连续 5 分钟 > 90% 时触发告警
4. 定期审查仪表盘：根据业务发展动态调整监控重点

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