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Hunyuan MT1.5-1.8B部署监控：Prometheus指标采集实战

1. 引言

1.1 业务背景与技术挑战

随着多语言内容在全球范围内的快速传播，高质量、低延迟的翻译服务已成为智能应用的核心需求之一。混元翻译模型（Hunyuan MT）系列作为面向多语言互译场景的先进模型，已在多个实际业务中展现出卓越性能。其中，HY-MT1.5-1.8B 模型凭借其在小参数量下实现接近大模型翻译质量的能力，成为边缘设备和实时翻译系统中的理想选择。

然而，在将该模型通过 vLLM 部署为高并发推理服务后，如何对服务运行状态进行可观测性管理，成为保障稳定性的关键问题。传统的日志监控难以满足细粒度性能分析的需求，尤其是在吞吐量、请求延迟、GPU 利用率等核心指标的动态追踪方面存在明显短板。

1.2 解决方案概述

本文聚焦于HY-MT1.5-1.8B 模型服务的 Prometheus 监控体系建设，基于使用 vLLM 部署的服务架构，结合 Chainlit 构建前端交互界面，实现从用户调用到后端推理全过程的指标采集与可视化。我们将详细介绍：

• 如何启用 vLLM 内置的 Prometheus 指标暴露机制
• 关键监控指标的设计与采集方式
• 使用 Prometheus + Grafana 实现服务健康度监控
• 在 Chainlit 调用链中注入上下文跟踪信息以支持端到端分析

最终目标是构建一个可落地、可扩展的 LLM 推理服务监控体系，为生产环境下的模型运维提供数据支撑。

2. HY-MT1.5-1.8B 模型介绍与部署架构

2.1 模型特性与应用场景

混元翻译模型 1.5 版本包含两个主要变体：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B。两者均专注于支持 33 种语言之间的互译任务，并融合了 5 种民族语言及方言变体，适用于跨文化沟通、本地化内容生成等复杂场景。

HY-MT1.5-1.8B 虽然参数量仅为 18 亿，但通过结构优化与训练策略改进，在 BLEU 和 COMET 等主流翻译评估指标上表现优异，尤其在轻量化部署场景中具备显著优势：

• 可在单张消费级 GPU（如 RTX 3090/4090）上高效运行
• 支持 INT8/FP8 量化，适合边缘设备部署
• 推理延迟低于 200ms（输入长度 ≤ 128）
• 支持术语干预、上下文感知翻译和格式保留功能

这些特性使其非常适合用于移动端实时翻译、离线文档处理、IoT 设备集成等资源受限环境。

2.2 服务部署架构设计

本次实践采用以下技术栈组合完成模型服务部署与调用：

[Chainlit UI] ↓ (HTTP API) [vLLM Inference Server] ↓ (Metrics Export) [Prometheus Scraper] ↓ [Grafana Dashboard]

具体组件说明如下：

vLLM 默认集成了 OpenTelemetry 和 Prometheus 的指标导出能力，只需开启相关配置即可自动暴露/metrics端点。

3. Prometheus 指标采集配置与实现

3.1 启用 vLLM 的 Metrics 暴露功能

在启动 vLLM 服务时，需显式启用 Prometheus 相关配置。以下是推荐的启动命令示例：

python -m vllm.entrypoints.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --model Tencent-Hunyuan/HY-MT1.5-1.8B \ --dtype half \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-model-len 2048 \ --enable-metrics \ --metrics-host 0.0.0.0 \ --metrics-port 8080

关键参数解释：

• --enable-metrics：启用指标收集功能
• --metrics-host和--metrics-port：指定指标暴露地址，默认为localhost:8080
• 指标路径为/metrics，可通过http://<server>:8080/metrics访问

访问该接口可看到类似以下格式的原始指标输出：

# HELP vllm:num_requests_running Number of requests currently running # TYPE vllm:num_requests_running gauge vllm:num_requests_running 2 # HELP vllm:request_latency_seconds Time taken to process a request # TYPE vllm:request_latency_seconds histogram vllm:request_latency_seconds_sum 1.234 vllm:request_latency_seconds_count 5

3.2 核心监控指标定义

我们重点关注以下四类关键指标，用于全面评估模型服务的稳定性与性能：

（1）请求负载类指标

提示：当num_requests_waiting > 0持续存在时，表明批处理能力已达瓶颈，需扩容或优化 max_num_seqs 参数。

（2）推理性能类指标

（3）资源利用率类指标

（4）模型语义控制类指标（自定义）

由于 HY-MT1.5-1.8B 支持术语干预和上下文翻译，我们可在预处理层添加自定义计数器：

from opentelemetry.metrics import get_meter meter = get_meter(__name__) term_intervention_counter = meter.create_counter( name="translation_term_intervention", description="Count of requests using term intervention", unit="1" ) # 在 Chainlit 中调用时记录 term_intervention_counter.add(1, {"language_pair": "zh-en"})

此类指标可用于后续分析功能使用频率与性能影响。

4. Chainlit 调用链集成与端到端监控

4.1 Chainlit 前端调用验证

Chainlit 是一个专为 LLM 应用设计的 Python 框架，能够快速构建聊天式 UI。以下是一个简单的调用脚本示例：

import chainlit as cl import httpx from typing import Dict API_URL = "http://vllm-server:8000/generate" @cl.on_message async def handle_message(message: cl.Message): payload = { "prompt": f"Translate Chinese to English: {message.content}", "max_new_tokens": 128, "temperature": 0.7 } async with httpx.AsyncClient() as client: try: response = await client.post(API_URL, json=payload, timeout=30.0) result = response.json() translation = result.get("text", [""])[0] await cl.Message(content=translation).send() except Exception as e: await cl.Message(content=f"Error: {str(e)}").send()

部署后访问http://localhost:8000即可打开前端页面，输入文本并查看返回结果。

测试案例：

输入：将下面中文文本翻译为英文：我爱你
输出：I love you

4.2 注入调用上下文用于追踪

为了实现端到端监控，我们在 Chainlit 发起请求时注入额外上下文标签，便于 Prometheus 聚合分析：

headers = { "X-User-ID": cl.user_session.get("id", "unknown"), "X-Language-Pair": "zh-en", "X-Feature": "direct_translation" } response = await client.post(API_URL, json=payload, headers=headers)

同时，在 vLLM 侧可通过中间件提取这些头信息，并关联到指标标签中（需定制 metrics middleware），例如：

# 自定义标签维度示例 labels = { "user_id": extract_from_request("X-User-ID"), "language_pair": extract_from_request("X-Language-Pair") } request_duration.labels(**labels).observe(duration)

这使得我们可以在 Grafana 中按语言对、用户群体等维度切片分析性能差异。

5. Prometheus 与 Grafana 集成配置

5.1 Prometheus 抓取配置

在prometheus.yml中添加 job 配置以定期抓取 vLLM 指标：

scrape_configs: - job_name: 'vllm-inference' static_configs: - targets: ['vllm-server:8080'] scrape_interval: 5s scrape_timeout: 10s

确保 Prometheus 能够网络可达 vLLM 所在主机的 8080 端口。

5.2 Grafana 仪表盘设计建议

推荐创建以下面板以全面监控服务状态：

此外，可设置告警规则，例如：

- alert: HighRequestLatency expr: avg(rate(vllm:request_latency_seconds_sum[5m])) / avg(rate(vllm:request_latency_seconds_count[5m])) > 2 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Average request latency exceeds 2 seconds"

6. 总结

6.1 实践价值总结

本文围绕HY-MT1.5-1.8B 模型服务的 Prometheus 监控体系建设，完成了从模型部署、前端调用到指标采集、可视化展示的完整闭环。核心成果包括：

• 成功启用 vLLM 内置的 Prometheus 指标暴露机制
• 定义并采集了涵盖请求负载、推理性能、资源利用等维度的关键指标
• 通过 Chainlit 实现用户交互验证，并注入上下文标签以支持精细化分析
• 搭建 Prometheus + Grafana 监控链路，实现服务健康度实时可视

该方案不仅适用于 HY-MT1.5-1.8B，也可迁移至其他基于 vLLM 部署的大语言模型服务，具有良好的通用性和工程落地价值。

6.2 最佳实践建议

1. 定期校准采样频率：对于高吞吐场景，建议将 scrape_interval 设置为 5s 或更低，避免指标丢失细节。
2. 限制指标标签基数：避免将用户 ID 等高基数字段作为标签，防止 Prometheus 产生过多 time series 导致 OOM。
3. 结合日志与 trace 进行根因分析：当发现异常指标时，应联动日志系统（如 ELK）和分布式追踪工具（如 Jaeger）定位问题源头。
4. 边缘部署时启用轻量代理：在资源受限设备上可使用 Prometheus Agent 模式仅做本地采集，由中心节点统一拉取。

通过以上方法，可有效提升 LLM 推理服务的可观测性水平，为模型上线后的持续运维保驾护航。

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