监控与日志：openPangu-Embedded-7B生产环境运维指南-优快云博客

监控与日志：openPangu-Embedded-7B生产环境运维指南

【免费下载链接】openPangu-Embedded-7B-model 昇腾原生的开源盘古 Embedded-7B 语言模型项目地址: https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-model

引言

在生产环境中部署openPangu-Embedded-7B大语言模型时，有效的监控和日志管理是确保系统稳定运行的关键。本文将从昇腾NPU硬件监控、vLLM推理框架日志、模型性能指标等多个维度，为您提供全面的运维监控解决方案。

硬件层监控：昇腾NPU健康状态

NPU设备状态监控

使用npu-smi工具实时监控昇腾NPU设备状态：

# 查看所有NPU设备状态
npu-smi info

# 监控指定设备详细信息
npu-smi info -i 0 -t

# 查看设备温度、功耗等健康指标
npu-smi info -i 0 -m

关键监控指标表格

监控指标	正常范围	告警阈值	监控频率
NPU温度	0-85°C	>80°C	30秒
设备功耗	0-300W	>280W	1分钟
内存使用率	0-95%	>90%	30秒
HBM带宽	0-100%	>95%	1分钟
计算单元利用率	0-100%	<10%或>95%	5秒

自动化监控脚本

#!/bin/bash
# npu_monitor.sh - 昇腾NPU健康监控脚本

INTERVAL=30
LOG_FILE="/var/log/npu_monitor.log"

while true; do
    TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    
    # 获取设备0的状态信息
    NPU_INFO=$(npu-smi info -i 0 -m | grep -E "(Temperature|Power|Memory)")
    
    # 解析关键指标
    TEMP=$(echo "$NPU_INFO" | grep Temperature | awk '{print $3}')
    POWER=$(echo "$NPU_INFO" | grep Power | awk '{print $3}')
    MEMORY=$(echo "$NPU_INFO" | grep Memory | awk '{print $3}')
    
    # 记录到日志文件
    echo "[$TIMESTAMP] NPU0 - Temp: ${TEMP}°C, Power: ${POWER}W, Memory: ${MEMORY}%" >> $LOG_FILE
    
    # 检查告警条件
    if [ ${TEMP%.*} -gt 80 ]; then
        echo "WARNING: NPU temperature exceeds 80°C!" | tee -a $LOG_FILE
    fi
    
    sleep $INTERVAL
done

vLLM推理框架日志配置

日志级别配置

openPangu-Embedded-7B使用vLLM-ascend框架，支持多级日志输出：

# 环境变量配置日志级别
export VLLM_LOG_LEVEL=INFO
export VLLM_ASCEND_LOG_LEVEL=DEBUG

# 启用详细性能日志
export VLLM_ASCEND_MODEL_EXECUTE_TIME_OBSERVE=1

关键日志文件位置

mermaid

日志轮转配置

# /etc/logrotate.d/vllm 配置
/var/log/vllm*.log {
    daily
    rotate 30
    compress
    delaycompress
    missingok
    notifempty
    create 644 vllm vllm
    postrotate
        /usr/bin/systemctl reload vllm > /dev/null 2>&1 || true
    endscript
}

模型性能监控指标

推理性能关键指标

指标类别	具体指标	目标值	监控方法
延迟指标	P50延迟	<100ms	Prometheus
延迟指标	P95延迟	<200ms	Prometheus
吞吐量	QPS	>100	自定义监控
资源使用	GPU内存	<90%	npu-smi
资源使用	批处理大小	动态调整	vLLM配置

Prometheus监控配置

# prometheus.yml 配置片段
scrape_configs:
  - job_name: 'vllm_ascend'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

  - job_name: 'npu_metrics'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
    scrape_interval: 30s

Grafana监控面板

创建包含以下关键图表的监控面板：

NPU资源使用率：温度、功耗、内存使用率
推理性能：请求延迟分布、吞吐量趋势
错误率：HTTP错误码分布、模型推理错误
系统负载：CPU、内存、网络IO

健康检查与告警机制

健康检查端点

# health_check.py - 自定义健康检查
from flask import Flask, jsonify
import subprocess
import json

app = Flask(__name__)

@app.route('/health')
def health_check():
    # 检查NPU设备状态
    try:
        result = subprocess.run(['npu-smi', 'info', '-i', '0'], 
                              capture_output=True, text=True, timeout=10)
        if result.returncode != 0:
            return jsonify({'status': 'unhealthy', 'reason': 'NPU device not available'}), 503
    except Exception as e:
        return jsonify({'status': 'unhealthy', 'reason': str(e)}), 503
    
    # 检查vLLM服务状态
    # ... 添加vLLM服务检查逻辑
    
    return jsonify({'status': 'healthy'}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8081)

告警规则配置

# alert.rules - Prometheus告警规则
groups:
- name: vllm_alerts
  rules:
  - alert: HighNPUTemperature
    expr: npu_temperature_celsius > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "NPU温度过高"
      description: "NPU设备温度持续超过80°C"
  
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, rate(vllm_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 0.2
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "推理延迟过高"
      description: "95%分位延迟超过200ms"

日志分析与故障排查

常见问题排查指南

mermaid

日志分析命令

# 实时查看vLLM日志
tail -f /var/log/vllm.log | grep -E "(ERROR|WARN|Exception)"

# 分析性能瓶颈
grep "model_execute_time" /var/log/vllm_perf.log | awk '{print $NF}' | sort -n

# 统计错误类型
cat /var/log/vllm_error.log | awk '{print $4}' | sort | uniq -c | sort -nr

# 监控请求成功率
watch -n 5 'echo "Requests: $(grep -c "200" /var/log/vllm_access.log) / Errors: $(grep -c "50[0-9]" /var/log/vllm_access.log)"'

容器化部署监控

Docker健康检查配置

# Dockerfile 健康检查配置
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5m --retries=3 \
    CMD curl -f http://localhost:8081/health || exit 1

容器资源监控

# 监控容器资源使用
docker stats vllm-ascend-container --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.NetIO}}\t{{.BlockIO}}"

# 查看容器日志
docker logs --tail 100 -f vllm-ascend-container

# 容器内NPU设备检查
docker exec vllm-ascend-container npu-smi info

备份与灾难恢复

监控数据备份策略

#!/bin/bash
# backup_monitoring_data.sh

BACKUP_DIR="/backup/monitoring"
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)

# 备份Prometheus数据
tar -czf $BACKUP_DIR/prometheus_$DATE.tar.gz /var/lib/prometheus/

# 备份Grafana配置
tar -czf $BACKUP_DIR/grafana_$DATE.tar.gz /var/lib/grafana/

# 备份日志文件
find /var/log -name "vllm*.log" -exec tar -czf $BACKUP_DIR/logs_$DATE.tar.gz {} +

# 保留最近30天备份
find $BACKUP_DIR -name "*.tar.gz" -mtime +30 -delete

灾难恢复检查清单

硬件层恢复：NPU设备重初始化、驱动重新安装
服务层恢复：vLLM服务重启、模型重新加载
数据层恢复：监控数据导入、配置恢复
验证检查：健康检查通过、性能基准测试

总结

有效的监控和日志管理是openPangu-Embedded-7B生产环境稳定运行的基石。通过本文介绍的NPU硬件监控、vLLM框架日志、性能指标收集和告警机制，您可以构建一个完整的运维监控体系。定期审查监控配置，根据实际业务需求调整告警阈值，确保系统始终处于最佳运行状态。

记住，监控不是目的，而是手段。通过持续监控和及时响应，您可以提前发现潜在问题，避免服务中断，为用户提供稳定可靠的大语言模型服务。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考