3步实现BasicSR模型监控：从性能指标到可视化看板

3步实现BasicSR模型监控：从性能指标到可视化看板

【免费下载链接】BasicSR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bas/BasicSR

你是否遇到过模型部署后性能波动却无法定位问题？训练时效果优异的超分辨率模型，在实际部署中可能因输入分辨率变化、硬件资源限制导致推理延迟飙升。本文将带你通过Prometheus与Grafana构建完整监控体系，实时追踪BasicSR模型的关键指标，让性能问题无所遁形。

监控体系架构概览

BasicSR模型监控系统由三个核心组件构成：

• 指标采集层：通过扩展模型推理脚本埋点，收集推理耗时、GPU利用率等指标
• 时序数据库：Prometheus存储指标数据，支持多维度查询
• 可视化层：Grafana构建实时监控看板，设置智能告警

第一步：扩展推理脚本实现指标埋点

以ESRGAN模型推理脚本为例，我们需要添加性能计时和Prometheus指标暴露功能。修改inference/inference_esrgan.py文件，在推理前后插入计时逻辑：

# 新增Prometheus客户端依赖
from prometheus_client import Counter, Histogram, start_http_server
import time

# 定义指标
INFERENCE_COUNT = Counter('basicsr_inference_total', 'Total inference requests', ['model', 'input_size'])
INFERENCE_DURATION = Histogram('basicsr_inference_seconds', 'Inference duration in seconds', ['model'])
GPU_UTILIZATION = Gauge('basicsr_gpu_utilization', 'GPU utilization percentage')

def main():
    # 启动Prometheus指标服务
    start_http_server(8000)
    
    # ... 原有代码 ...
    
    for idx, path in enumerate(sorted(glob.glob(os.path.join(args.input, '*')))):
        imgname = os.path.splitext(os.path.basename(path))[0]
        INFERENCE_COUNT.labels(model='esrgan', input_size=img.shape[2:]).inc()
        
        # 推理计时
        with INFERENCE_DURATION.labels(model='esrgan').time():
            with torch.no_grad():
                output = model(img)
        
        # 记录GPU利用率
        if torch.cuda.is_available():
            GPU_UTILIZATION.set(torch.cuda.utilization())

关键指标设计遵循Prometheus最佳实践，包含：

• 计数器(Counter)：累计推理请求数
• 直方图(Histogram)：推理耗时分布
• 仪表盘(Gauge)：实时GPU利用率

第二步：配置Prometheus数据采集

创建Prometheus配置文件prometheus.yml，添加BasicSR服务监控项：

scrape_configs:
  - job_name: 'basicsr'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    scrape_interval: 5s  # 高频采集确保实时性

启动Prometheus服务：

docker run -d -p 9090:9090 -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

访问http://localhost:9090可查看原始指标，例如查询ESRGAN模型5分钟内平均推理耗时：

avg(rate(basicsr_inference_seconds_sum{model="esrgan"}[5m])) 
/ 
avg(rate(basicsr_inference_seconds_count{model="esrgan"}[5m]))

第三步：构建Grafana可视化看板

1. 配置Grafana数据源：添加Prometheus服务地址http://localhost:9090

2. 导入自定义看板模板，关键面板设计：

   • 推理吞吐量：rate(basicsr_inference_total[1m])
   • 耗时分布热力图：basicsr_inference_seconds_bucket
   • 模型性能对比：basicsr_inference_seconds_avg by (model)

3. 设置智能告警：当推理延迟超过500ms时触发通知，编辑告警规则：

groups:
- name: inference_alerts
  rules:
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: basicsr_inference_seconds_avg > 0.5
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "推理延迟过高"
      description: "平均延迟 {{ $value }}s 超过阈值0.5s"

BasicSR监控看板示例

进阶优化与最佳实践

多模型统一监控

对于BasicSR支持的多种模型，可通过标签区分监控指标。修改inference/inference_swinir.py等其他推理脚本，保持指标命名规范一致性。

结合日志分析

BasicSR的日志系统(basicsr/utils/logger.py)已记录关键运行信息，可通过Promtail+Loki将日志与指标关联分析，定位性能瓶颈时结合：

• 推理耗时指标异常时段
• 对应时间戳的错误日志
• 输入图片特征(分辨率、格式)

资源使用优化

通过监控发现资源浪费问题：

1. GPU利用率持续低于30% → 考虑批处理推理
2. 内存占用波动大 → 优化模型加载策略(models/base_model.py)
3. 网络IO瓶颈 → 调整数据预处理流程(data/transforms.py)

总结与展望

通过本文方法，你已构建起完整的BasicSR模型监控体系。关键收获包括：

1. 掌握推理脚本性能埋点方法
2. 实现Prometheus指标采集与存储
3. 设计专业Grafana监控看板

后续可扩展方向：

• 集成模型质量指标(scripts/metrics/calculate_psnr_ssim.py)
• 开发自定义Grafana插件展示超分辨率效果对比
• 构建模型性能预测模型，实现自动扩缩容

立即动手改造你的推理服务，让模型性能尽在掌握！需要完整配置文件可参考docs/HOWTOs.md的"性能监控"章节。

【免费下载链接】BasicSR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bas/BasicSR