扩散模型部署的核心指标

有效的监控从识别和追踪正确的指标开始。对于扩散模型部署来说，这些部署通常涉及计算密集型、长时间运行的任务，一组特定的指标对于了解性能、资源消耗和整体系统状况尤为重要。这些指标为诊断问题、优化资源分配和确保服务稳定提供了定量依据。

我们可以将这些核心指标大致分为性能、资源使用和可靠性。虽然输出质量和运营成本等方面也同样非常重要（并将在后续章节介绍），但这些核心运营指标能让您即时掌握系统的运行状态。

性能指标

性能指标直接衡量您的部署处理用户请求的速度和效率。对于扩散模型进行的图像生成等生成任务，延迟和吞吐量通常是主要关注点。

生成延迟 ($L_{gen}$)

延迟衡量完成一项任务所需的时间。对于扩散模型，最相关的延迟通常是端到端生成时间：从接收用户请求到返回生成输出（例如图像）的持续时间。然而，将其进一步细分是有益的：

• 端到端延迟： 用户体验到的总时间。
• 模型推理延迟： 纯粹在扩散模型采样循环内花费的时间。由于扩散的迭代性质，这通常是最大的组成部分。
• 队列等待时间： 请求在处理前在队列中等待的时间（异步架构中常见）。
• 预处理/后处理时间： 花费在提示处理、图像编码/解码或安全过滤等任务上的时间。

通过追踪性能指标，可以找出模型部署中的瓶颈。高模型推理延迟可能需要模型优化（第二章），而高队列等待时间可能表明处理能力不足或调度效率低下。为了更好的用户体验，通常期望低延迟，但扩散模型本质上涉及生成步骤（质量）和速度之间的权衡。监控 $L_{gen}$ 使您能够针对特定的服务水平目标（SLOs）量化这种权衡。

请求吞吐量 ($T_{req}$)

吞吐量衡量您的系统成功处理请求的速率，通常表示为每秒请求数（RPS）或每分钟请求数。它反映了部署的整体容量。对于扩散模型，影响吞吐量的因素包括：

• 可用处理单元的数量（例如，GPU）。
• 每个单元的效率（受模型优化和硬件影响）。
• 每个请求的平均生成延迟。
• 服务基础设施的开销（API 处理、队列、负载均衡）。

监控 $T_{req}$ 对于容量规划和扩展非常重要。吞吐量突然下降可能表明资源争用、实例故障或下游服务问题等潜在问题。了解延迟和吞吐量之间的关系也很重要；激进的批处理可能会增加吞吐量，但也可能会增加单个请求的平均延迟。

资源使用指标

扩散模型是资源密集型模型，尤其涉及GPU资源。监控使用率可确保您高效使用昂贵的硬件而不会使其过载。

GPU使用率 ($U_{gpu}$)

这可以说是扩散模型部署最重要的资源指标。它需要从多个维度进行监控：

• GPU计算使用率（%）： 衡量 GPU 处理核心的繁忙程度。持续低使用率可能表明 I/O 瓶颈、批处理效率低下或受 CPU 限制的预处理/后处理步骤。持续高使用率（接近 100%）可能表示系统已满负荷运行或潜在过载，导致延迟增加。
• GPU内存使用率（%）： 扩散模型，尤其是大型模型，会消耗大量 GPU 内存（VRAM）。监控内存使用情况对于避免内存不足（OOM）错误至关重要，这些错误会导致推理过程崩溃。它还为批大小以及潜在的模型量化或剪枝决策提供依据。
• GPU功耗（瓦特）： 可以作为实际工作负载的一个有用的代理指标，并直接影响运营成本。

对 $U_{gpu}$ 的有效监控有助于优化实例类型、调整批大小，并基于实际需求而非仅仅 CPU 指标实施有效的自动扩缩。

示例展示了 GPU 计算使用率在 30 分钟内随工作负载变化而波动的情况。峰值表示请求量大或生成任务复杂的时期。

CPU使用率

尽管核心扩散过程受 GPU 限制，但 CPU 在请求处理、数据预处理/后处理、网络 I/O 以及运行应用程序服务器本身方面仍发挥作用。高 CPU 使用率可能成为瓶颈，特别是当存在复杂的预处理逻辑或服务器框架效率低下时。

系统内存使用情况

监控宿主系统或容器的 RAM 使用情况也是必要的。系统内存不足可能导致操作系统层面的交换或 OOM 错误，影响整体稳定性。这与 GPU 内存不同但同样重要。

可靠性指标

可靠性指标追踪服务的稳定性及正确性。

错误率

追踪错误的频率和类型是基本的。重要的错误类别包括：

• HTTP 服务器错误（5xx）： 表明您的服务内部存在阻止请求完成的问题（例如，推理工作进程崩溃、内部超时、配置问题）。
• 模型运行时错误： 源自模型推理代码本身的错误（例如，CUDA 错误、维度不匹配、GPU 上的 OOM 错误）。
• 失败请求： 因任何原因（包括输入验证错误、超时或资源耗尽）而无法成功处理的请求。
• 质量故障（如果自动追踪）： 由自动化检查标记出的无意义或有问题的输出错误（更多内容见“监控生成质量”）。

监控按类型细分的错误率，可直接反映部署的状况和稳定性。特定错误类型的激增有助于指导调试工作。

可用性 / 运行时长

可用性衡量服务处于运行状态并能成功响应请求的时间百分比。它是整体可靠性的高级指标，通常在 SLOs 中定义（例如，99.9% 运行时长）。虽然单个错误率提供细粒度细节，但可用性呈现了用户感知可靠性的整体情况。

通过系统地追踪这些性能、资源和可靠性指标，您将获得有效运营、排查故障和优化扩散模型部署所需的可见性。这些指标构成了仪表板、警报系统以及关于扩展和成本管理的明智决策的依据，我们将在后续章节中进一步讨论。