你的生产环境还在“裸奔”吗

模型评估的“黄金法则”:从研发到生产,一套让AI不再“裸奔”的实战体系 模型评估是模型迭代的决策依据,其体系覆盖研发、上线前、生产三个阶段,三者的单样本成本依次约为本地 GPU 推理 0.002 元、人工标注 1 元、线上日志零成本。本文给出评估数据集构建、指标设计、流程规范、生产评估与质量保障的完整落地方案,并把各阶段验收阈值落到具体数值,例如研发门禁为 MMLU 不低于 55 分、GSM8K 不低于 30 分、HumanEval 不低于 25 分。达不到门槛的版本直接触发训练数据回查,而不是进入下一阶段。 阅读详情

在这里插入图片描述

这个页面是配置完的,先不急。

如果要自己指定 ip 的话可以修改 promethues.yml 文件,在底部有 ip+端口,把那个 localhost 改成目标IP即可。


[](()安装 NodeExporter


prometheus 只是一个存储数据的地方,就像 MySQL 的服务端,本身并不收集数据,数据需要导入。(换个角度,它就是一个数据中心,NodeExporter 是为它收集数据的小弟 之一,主要负责采集机器的 CPU、内存、磁盘等信息。)

此外,promethues 还有很多其他的收集信息的小弟,如收集MySQL信息的、redis信息的等等

我们从 https://prometheus.io/download/ 获取最新的 Node Exporter 版本的二进制包。

下载解压后运行 Node Exporter:

./node_exporter

默认是9100 端口。

访问 http://localhost:9100/metrics 可以看到以下页面:

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fb01d403bf104c8a9bd261c2af64e82 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 5.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA55yL77yM5pyq5p2l,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)


[](()配置 Prometheus 的监控数据源


现在我们运行了 Prometheus 服务器,也运行了业务数据源 NodeExporter。但此时 Prometheus 还获取不到任何数据,我们还需要配置下 prometheus.yml 文件,让其去拉取 Node Exporter 的数据。

编辑prometheus.yml 并在 scrape_configs 节点下添加以下内容:

scrape_configs:

  • job_name: ‘prometheus’

static_configs:

  • targets: [‘localhost:9090’]

采集node exporter监控数据

  • job_name: ‘node’

static_configs:

  • targets: [‘localhost:8080’]

之后重启 promethues。


[](()安装配置 Grafana


Prometheus UI 提供了快速验证 PromQL 以及临时可视化支持的能力,但其可视化能力却比较弱。一般情况下,我们都用 Grafana 来实现对 Prometheus 的可视化实现。

我们只需要在 Grafana 上配置一个 Prometheus 的数据源。接着我们就可以配置各种图表,Grafana 就会自动去 Prometheus 拉取数据进行展示。

在官网上有安装方式:https://grafana.com/grafana/download

启动:systemctl start grafana-server

[](()登录

Grafana 默认使用 3000 端口启动,我们访问:http://localhost:3000 查看对应页面:

在这里插入图片描述

初始账号密码都是admin,首次登录之后会让你修改密码。


[](()添加数据源

之后我们去设置菜单添加 Prometheus 数据源:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述


[](()配置面板

这里我选择使用人家现成的。

在这里插入图片描述

绿的不点,在文本栏里输入代号:9276,想用其它模板可以自己去 Grafana 的官网上挑:https://grafana.com/grafana/dashboards/

选个模板点进去基本都有 ID 和 JSON,自己机灵点。


[](()报警机制

如果我们要使用 Prometheus 进行监控告警,那么 Grafana 也能够实现。

Grafana 的告警渠道有很多,这里我们以邮件告警为例。

vLLM生产环境部署避坑指南:从裸奔API到企业级安全的5个关键步骤 本文详细介绍了将vLLM服务从开发环境部署到生产环境的关键步骤,重点聚焦于企业级安全防护。通过实现基于FastAPI的多租户API密钥管理系统、精细化的速率限制与防滥用机制、结构化日志审计、Kubernetes Ingress安全整合以及完善的监控告警体系,帮助开发者构建安全、稳定、可观测的vLLM生产服务,有效告别API裸奔状态。 阅读详情

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