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Prometheus+Grafana大模型推理监控体系


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教程概述 这不是又一份"Prometheus 安装教程"。它专为生产环境里已经或准备跑大模型推理(vLLM、TGI、TensorRT-LLM 等)的团队而写,直击一个被通用监控模板反复忽略的事实:用 QPS、P99、错误率那套黄金信号去盯 LLM,会系统性失灵。从显存、算力、排队这三大物理约束出发,手把手教你把推理链路拆成"资源 / 生成 / 请求 / 成本"四层,重建一套真正盯得住、看得懂、能告警的监控体系,并落到可复用的 Grafana 看板与 Prometheus 抓取配置上。 你能带走什么 看清 LLM 监控为何不同:QPS 失灵、P99 失真、HTTP 200 也可能是"软失败"的真实案例与底层原理 一套四层监控需求清单:动手前先勾选要盯什么,告别无脑堆指标 指标体系与抓取实战:从需求到具体 metric 名、抓取路径、标签设计,含可直接抄的配置模板 性能与架构权衡:KV Cache、continuous batching、compute/memory-bound 如何影响你的监控与容量 真实看板与告警案例:哪些是"纸面好看、实战翻车"的坑,以及如何避 五章大纲 第一章 基础:监控大模型推理为何不同寻常(1.1 三板斧失灵 / 1.2 关键成本面 / 1.3 监控需求清单) 第二章 核心模块:指标体系与抓取(2.1 指标命名与标签 / 2.

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    什么是「Prometheus+Grafana大模型推理监控体系」?
    Prometheus+Grafana大模型推理监控体系 是灏天文库(aiknowledge.cn)面向开发者与技术学习者的结构化精品文集,收录相关教程、实践指南与问题解决方案,支持在线阅读与全文检索。
    「Prometheus+Grafana大模型推理监控体系」适合谁学习?
    适合希望系统化学习 Prometheus+Grafana大模型推理监控体系 相关技术的开发者、工程师与学生;零基础可先阅读导读与入门文档,有基础者可按目录进阶。
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