在 PyTorch 项目中，利用 Prometheus 和 Grafana 进行模型性能监控可以帮助你实时跟踪模型的训练和推理性能，识别潜在问题并优化模型。以下是实现这一目标的步骤：
1. 监控目标
- 训练性能：如损失值、准确率、学习率等。
- 硬件资源：如 GPU 利用率、内存占用、CPU 使用率等。
- 推理性能：如推理延迟、吞吐量、请求成功率等。
- 自定义指标：如特定任务的评估指标（F1 分数、召回率等）。
2. 工具介绍
- Prometheus：一个开源的监控和告警工具，支持时间序列数据的采集和存储。
- Grafana：一个开源的可视化工具，支持从 Prometheus 等数据源中提取数据并生成仪表盘。
- PyTorch：用于定义和训练模型。
3. 实现步骤
步骤 1：安装 Prometheus 和 Grafana
- 使用 Docker 快速安装：
# 安装 Prometheus docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus prom/prometheus# 安装 Grafana docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana - 访问 Prometheus：
http://localhost:9090 - 访问 Grafana：
http://localhost:3000（默认用户名和密码为admin/admin）
)
