文章目錄
- 1. 為什么需要專門的大模型監控？
- 2. 技術棧組成
- 2.1 vLLM（推理引擎層）
- 2.2 Prometheus（監控采集層）
- 2.3 Grafana（數據可視化平臺）
- 3. 監控系統架構
- 4. 實施步驟
- 4.1 啟動DeepSeek-R1模型
- 4.2 部署 Prometheus
- 4.2.1 拉取鏡像
- 4.2.2 編寫配置文件
- 4.2.3 啟動容器
- 4.3 部署 Grafana
- 4.3.1 拉取鏡像
- 4.3.2 啟動容器
- 4.3.3 接入 Prometheus 數據
- 5. 延伸思考
1. 為什么需要專門的大模型監控？
大型語言模型（LLM）服務化面臨獨特挑戰：
高顯存消耗與GPU利用率波動
請求響應時間（Token生成速度）不穩定
批處理吞吐量動態變化
長文本場景下的OOM風險
多租戶場景下的資源搶占
傳統監控方案難以捕捉LLM服務特性，本文將展示如何構建針對vLLM的定制化監控體系。
2. 技術棧組成
2.1 vLLM（推理引擎層）
技術定位
UC Berkeley開源的LLM服務框架，專為GPU推理優化
核心特性:
PagedAttention算法：實現顯存動態分頁管理，提升3倍吞吐量
連續批處理：動態合并請求，GPU利用率提升至92%+
OpenAI兼容API：無縫對接LangChain等生態工具
多GPU自動分片：支持Tensor Parallelism分布式推理
2.2 Prometheus（監控采集層）
技術定位
云原生時序數據庫，專為動態指標采集設計
關鍵實現：
多維數據模型：支持labels標記的時序存儲
主動拉取機制：通過HTTP定期獲取目標數據
高效壓縮算法：1小時原始數據（1.3GB）壓縮至65MB
預警規則引擎：基于PromQL的實時閾值判斷
2.3 Grafana（數據可視化平臺）
技術定位
跨平臺指標可視化系統，支持動態儀表盤編排
高階功能：
混合數據源：同時接入Prometheus+Elasticsearch
智能警報路由：支持分級通知（企業微信/郵件/短信）
版本化存儲：儀表盤配置自動保存至Git倉庫
權限聯邦：集成LDAP/SSO統一認證
Deepseek：大語言模型（可替換本地大模型）
技術定位
國產高性能大語言模型，支持多模態擴展
3. 監控系統架構
[vLLM服務] --> [Prometheus Exporter]↑ ↓
[Node Exporter] [Prometheus Server]↑ ↓
[DCGM Exporter] <--> [Grafana Dashboard]
4. 實施步驟
4.1 啟動DeepSeek-R1模型
之前文章也有介紹下載部署deekseek： 在Ubuntu 20上使用vLLM部署DeepSeek大模型的完整指南
啟動命令：
vllm serve DeepSeekR1 -
