GLM-4-9B-Chat-1M实操手册：集成Prometheus+Grafana监控GPU显存/延迟/并发数指标
1. 项目背景与监控需求
GLM-4-9B-Chat-1M作为一款支持百万token上下文的本地化大模型，在实际部署中面临三个关键挑战：
- 显存波动风险：长文本处理可能导致显存使用激增
- 延迟不稳定：不同长度输入的响应时间差异显著
- 并发瓶颈：多用户同时访问时的资源分配问题
传统nvidia-smi监控方式存在三大缺陷：
- 无法记录历史数据
- 缺少可视化分析
- 不能设置告警阈值
本文将手把手教你用Prometheus+Grafana搭建完整的监控看板，实时掌握以下核心指标：
- GPU显存占用率
- 请求处理延迟百分位
- 并发请求数
- Token处理吞吐量
2. 监控系统架构设计
2.1 组件选型与分工
| 组件 | 角色 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| Prometheus | 指标采集与存储 | Pull模式采集，TSDB时序数据库 |
| Grafana | 数据可视化 | 支持PromQL查询，自定义仪表盘 |
| Client库 | 暴露模型服务指标 | prometheus_clientPython包 |
| NodeExporter | 主机资源监控 | 采集CPU/内存等基础指标 |
2.2 指标埋点方案
我们需要在Streamlit应用中植入三类监控点：
GPU指标（通过
pynvml库获取）：from prometheus_client import Gauge gpu_mem = Gauge('gpu_memory_usage', 'GPU memory usage in MB', ['device_id'])请求指标（中间件实现）：
request_latency = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency')业务指标：
tokens_processed = Counter('tokens_processed_total', 'Total tokens processed')
3. 实战部署步骤
3.1 安装依赖
# 监控组件 pip install prometheus-client pynvml # 基础服务（Docker方式） docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus prom/prometheus docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana3.2 配置Prometheus
创建prometheus.yml配置文件：
global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'glm-monitor' static_configs: - targets: ['host.docker.internal:8000'] # Streamlit服务地址3.3 修改Streamlit应用
在应用启动代码中添加：
from prometheus_client import start_http_server start_http_server(8000) # 暴露指标端口 @app.middleware("http") async def monitor_requests(request: Request, call_next): start_time = time.time() response = await call_next(request) latency = time.time() - start_time request_latency.observe(latency) return response4. Grafana看板配置
4.1 数据源连接
- 访问
http://localhost:3000 - 添加Prometheus数据源（URL填
http://prometheus:9090）
4.2 推荐监控面板
GPU监控组：
- 显存使用率：
sum(gpu_memory_usage) by (device_id) / gpu_memory_total * 100 - 显存压力告警：设置>90%阈值告警
性能监控组：
- P99延迟：
histogram_quantile(0.99, sum(rate(request_latency_seconds_bucket[1m])) by (le)) - 吞吐量：
rate(tokens_processed_total[1m])
5. 典型问题排查案例
5.1 显存泄漏定位
当收到告警时，按以下步骤分析：
- 检查
gpu_memory_usage曲线是否持续上升 - 对比
request_latency与并发数的相关性 - 使用
process_resident_memory_bytes确认Python进程内存
5.2 性能优化建议
根据监控数据可实施以下优化：
- 当P99延迟>2s时：启用
--max-concurrency限流 - 显存使用率>80%时：触发自动清理缓存机制
- 高峰期出现时：自动降级到4-bit量化模式
6. 总结与进阶建议
通过本方案可实现：
- 实时可视化所有关键指标
- 历史数据分析（最长保留15天）
- 企业级告警通知（需配置AlertManager）
进阶方向建议：
- 集成飞书/钉钉告警
- 增加自动扩缩容策略
- 开发异常检测算法
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