如何监控vLLM等大模型推理性能？

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阿里妹导读 本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。 近两年来，随着大语言模型（LLM）的快速普及，AI 推理应用的需求呈指数级增长。以 DeepSeek 为代表的开源大模型凭借其卓越的推理性能和准确性，在开发者社区中迅速走红。无论是企业级应用还是个人项目，DeepSeek 都成为了构建智能对话系统、内容生成工具以及复杂决策支持的核心引擎。然而，随着模型规模的扩大和推理请求量的激增，无论是 DeepSeek 官方服务还是各云厂商推出的推理应用，都逐渐暴露出一系列性能瓶颈问题。 一、AI 推理应用的可观测需求与痛点 以自建 DeepSeek 应用为例，可观测需求主要集中在以下几个方面： 性能指标监控 性能是推理应用的核心关注点，包括请求延迟、吞吐量和并 ………………………………