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使用Prometheus监控HunyuanOCR服务状态：GPU利用率与QPS指标采集

在当前AI模型大规模落地的背景下，一个OCR服务是否“稳定可用”，早已不再只是看它能不能识别出文字。真正的挑战在于：当并发请求突然翻倍、GPU显存开始告急、响应延迟悄然上升时，我们能否第一时间感知并做出反应？尤其是在部署像腾讯混元OCR（HunyuanOCR）这类基于多模态大模型的轻量级推理服务时，如何构建一套高效、低成本、可扩展的监控体系，成为决定其能否真正投入生产的分水岭。

HunyuanOCR凭借仅1B参数就实现复杂文档解析、字段抽取和拍照翻译等能力，在金融、办公自动化等领域快速落地。但它的“轻量化”并不意味着运维可以简化——恰恰相反，资源越紧凑，对运行时状态的掌控就越关键。而在这其中，GPU利用率和QPS（每秒查询数）是两个最能反映服务真实健康状况的核心指标。

要让这些指标“说话”，我们需要一个强大的观测引擎。Prometheus正是为此而生。作为云原生生态中的标准监控工具，它不像传统监控那样依赖客户端主动推送数据，而是通过定期“拉取”目标暴露的/metrics接口来收集信息。这种模式天然适配容器化、动态伸缩的服务架构，也让我们可以在不侵入主业务逻辑的前提下，轻松为 HunyuanOCR 加上一层可观测性“皮肤”。

更重要的是，Prometheus 的多维标签模型和强大的PromQL 查询语言，使得我们可以从设备、接口、状态码等多个维度灵活分析性能表现。比如，你想知道“过去5分钟内，针对/ocr/infer接口的 POST 请求平均QPS是多少？同时对应的GPU使用率有没有超过80%？”——这样的问题，一条 PromQL 就能搞定。

那么，具体该怎么做？

首先得明确一点：Prometheus 本身不生产数据，它只负责采集和计算。所以我们的第一步，是在 HunyuanOCR 服务中暴露指标端点。这可以通过 Python 的prometheus_client库轻松实现：

from prometheus_client import start_http_server, Gauge, Counter import random import time # 定义关键指标 GPU_USAGE = Gauge('gpu_utilization', 'Current GPU utilization percentage', ['device']) QPS_COUNTER = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP requests', ['method', 'endpoint']) if __name__ == '__main__': start_http_server(8001) # 启动指标服务 print("Metrics server running at http://0.0.0.0:8001/metrics") while True: # 模拟GPU使用率更新 gpu_usage = random.uniform(0, 100) GPU_USAGE.labels(device='nvidia-0').set(gpu_usage) # 模拟请求计数增长 if random.random() > 0.5: QPS_COUNTER.labels(method='POST', endpoint='/ocr/infer').inc() time.sleep(1)

这段代码虽然简单，却揭示了一个重要设计原则：用Counter记录累计值，用Gauge表示瞬时状态。QPS 并不是直接上报的，而是 Prometheus 通过对http_requests_total在时间窗口内的增量进行求导得到的。例如：

rate(http_requests_total{endpoint="/ocr/infer"}[1m])

这条 PromQL 表达式会自动计算过去一分钟内的平均每秒请求数，也就是我们常说的 QPS。如果你关心的是瞬时波动，也可以使用irate()获取更敏感的变化趋势。

而对于 GPU 利用率这类系统级指标，则需要借助 NVIDIA 提供的 NVML 接口。Python 中的pynvml库是最佳选择。下面是一个完整的采集示例：

import pynvml from prometheus_client import Gauge, start_http_server import time pynvml.nvmlInit() GPU_UTIL = Gauge('gpu_utilization', 'GPU utilization in percent', ['device']) GPU_MEM_USED = Gauge('gpu_memory_used', 'Used GPU memory in MB', ['device']) GPU_MEM_TOTAL = Gauge('gpu_memory_total', 'Total GPU memory in MB', ['device']) TEMPERATURE = Gauge('gpu_temperature', 'GPU temperature in Celsius', ['device']) def collect_metrics(): device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount() for i in range(device_count): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) util_info = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle) GPU_UTIL.labels(device=f'nvidia-{i}').set(util_info.gpu) mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) GPU_MEM_USED.labels(device=f'nvidia-{i}').set(mem_info.used / (1024**2)) GPU_MEM_TOTAL.labels(device=f'nvidia-{i}').set(mem_info.total / (1024**2)) try: temp = pynvml.nvmlDeviceGetTemperature(handle, pynvml.NVML_TEMPERATURE_GPU) TEMPERATURE.labels(device=f'nvidia-{i}').set(temp) except: pass if __name__ == '__main__': start_http_server(8001) while True: collect_metrics() time.sleep(5)

这个脚本启动后会在:8001/metrics暴露一组结构化的指标，格式如下：

# HELP gpu_utilization Current GPU utilization percentage # TYPE gpu_utilization gauge gpu_utilization{device="nvidia-0"} 67.3 # HELP http_requests_total Total HTTP requests # TYPE http_requests_total counter http_requests_total{method="POST",endpoint="/ocr/infer"} 1245

完全符合 Prometheus 的文本格式规范，可以直接被 scrape。

当然，如果你的服务是基于 FastAPI 构建的，还有更省事的办法——直接集成prometheus-fastapi-instrumentator：

from fastapi import FastAPI from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator app = FastAPI() Instrumentator().instrument(app).expose(app) @app.post("/ocr/infer") async def ocr_infer(): # 处理OCR请求 return {"text": "识别结果"}

几行代码就能自动获得包括请求计数、延迟分布、状态码统计在内的全套监控指标，连埋点都不用手动写。

整个系统的架构其实非常清晰：

graph TD A[HunyuanOCR Service] -->|Expose /metrics| B(Prometheus Metrics Endpoint :8001) B --> C[Prometheus Server] C -->|Pull every 15s| B C --> D[Grafana] D --> E[可视化仪表盘] C --> F[Alertmanager] F --> G[企业微信/邮件告警]

Prometheus 按照配置周期性地从http://<host>:8001/metrics拉取数据，存储到本地 TSDB 中；Grafana 连接 Prometheus 作为数据源，绘制出实时的趋势图；一旦发现异常，比如“连续5分钟 QPS 超过50且GPU利用率高于90%”，就可以通过 Alertmanager 触发告警。

这种架构看似简单，但在实际运维中带来的价值却是巨大的。举几个典型场景：

• 服务变慢了？先看 QPS 是否突增，再查 GPU 利用率是否打满。如果是前者，可能是流量高峰；如果是后者，就得考虑模型优化或扩容。
• 频繁OOM崩溃？监控gpu_memory_used曲线，结合 batch size 设置，提前设定安全阈值，避免显存溢出。
• 资源浪费严重？如果发现 GPU 利用率长期低于30%，而QPS也很低，说明这台机器可能“大材小用”，完全可以合并服务或降配节省成本。
• 错误率上升？结合http_requests_total{status="5xx"}指标，快速定位是模型内部异常还是外部调用问题。

值得注意的是，监控粒度的设计也很有讲究。建议至少按以下维度打标签：

• job="hunyuanocr"—— 区分不同服务
• instance="<ip>:8001"—— 标识具体实例
• device="nvidia-0"—— 多卡环境下的设备区分
• endpoint="/ocr/infer"—— 不同API路径分开统计

有了这些标签，你才能真正做到“按需下药”。比如你可以写一条规则，专门监控生产环境中所有 HunyuanOCR 实例的平均 QPS，并在整体负载过高时触发集群扩容。

另外，采样频率也需要权衡。默认15秒抓一次已经足够应对大多数场景，太频繁反而会给服务带来额外压力。如果确实需要更高精度，可以调整为5秒，但务必评估对主进程的影响。

安全性也不能忽视。/metrics接口虽然不包含敏感业务数据，但仍暴露了系统资源使用情况，建议通过反向代理（如 Nginx）限制访问IP，或者启用 basic auth 认证。

至于数据持久化，Prometheus 本地存储一般保留两周左右的数据。如果需要长期归档用于成本分析或趋势预测，可以对接远程存储方案，比如 Thanos 或 Cortex。

最终你会发现，这套监控体系的意义远不止“看看图表”那么简单。它实际上是把一个黑盒般的AI模型服务，变成了一个可测量、可预警、可优化的工程组件。当你能在 Grafana 上看到一条平滑的 QPS 曲线，伴随着稳定的 GPU 利用率，你就不再是在“祈祷服务别挂”，而是在掌控系统的行为边界。

而这种掌控感，正是AI应用从“能跑”走向“可靠”的关键一步。无论是 HunyuanOCR 还是其他基于GPU的推理服务，只要遵循“暴露指标 → 拉取采集 → 可视化分析 → 告警响应”这一闭环，就能建立起坚实的可观测性基础。

未来，随着更多自动化运维策略的引入——比如根据QPS和GPU负载动态扩缩容、自动降级非核心功能、智能调度任务优先级——这些实时指标将成为驱动系统自我调节的“神经信号”。而今天你在/metrics端点上添加的每一个 Gauge 和 Counter，都是在为未来的自治系统铺路。