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1. 为什么需要专门的大模型监控？
大型语言模型（LLM）服务化面临独特挑战：
高显存消耗与GPU利用率波动
请求响应时间（Token生成速度）不稳定
批处理吞吐量动态变化
长文本场景下的OOM风险
多租户场景下的资源抢占
传统监控方案难以捕捉LLM服务特性，本文将展示如何构建针对vLLM的定制化监控体系。
2. 技术栈组成
2.1 vLLM（推理引擎层）
技术定位
UC Berkeley开源的LLM服务框架，专为GPU推理优化
核心特性:
PagedAttention算法：实现显存动态分页管理，提升3倍吞吐量
连续批处理：动态合并请求，GPU利用率提升至92%+
OpenAI兼容API：无缝对接LangChain等生态工具
多GPU自动分片：支持Tensor Parallelism分布式推理
2.2 Prometheus（监控采集层）
技术定位
云原生时序数据库，专为动态指标采集设计
关键实现：
多维数据模型：支持labels标记的时序存储
主动拉取机制：通过HTTP定期获取目标数据
高效压缩算法：1小时原始数据（1.3GB）压缩至65MB
预警规则引擎：基于PromQL的实时阈值判断
2.3 Grafana（数据可视化平台）
技术定位
跨平台指标可视化系统，支持动态仪表盘编排
高阶功能：
混合数据源：同时接入Prometheus+Elasticsearch
智能警报路由：支持分级通知（企业微信/邮件/短信）
版本化存储：仪表盘配置自动保存至Git仓库
权限联邦：集成LDAP/SSO统一认证
Deepseek：大语言模型（可替换本地大模型）
技术定位
国产高性能大语言模型，支持多模态扩展
3. 监控系统架构
[vLLM服务] --> [Prometheus Exporter]
↑ ↓
[Node Exporter] [Prometheus Server]
↑ ↓
[DCGM Exporter] <--> [Grafana Dashboard]
4. 实施步骤
4.1 启动DeepSeek-R1模型
之前文章也有介绍下载部署deekseek： 在Ubuntu 20上使用vLLM部署DeepSeek大模型的完整指南
启动命令：
vllm serve DeepSeekR1 -