Graphormer部署教程：Prometheus+Grafana监控GPU内存/请求延迟/成功率

1. 项目概述

Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络，专门为分子图（原子-键结构）的全局结构建模与属性预测而设计。该模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异，大幅超越了传统GNN模型。

本教程将指导您完成Graphormer模型的部署，并配置Prometheus+Grafana监控系统，实时监控GPU内存使用情况、请求延迟和成功率等关键指标。

2. 环境准备

2.1 硬件要求

• GPU: NVIDIA RTX 4090或更高性能显卡（24GB显存）
• CPU: 8核或以上
• 内存: 32GB或以上
• 存储: 至少50GB可用空间

2.2 软件依赖

在开始前，请确保系统已安装以下组件：

• Docker 20.10+
• Docker Compose 1.29+
• NVIDIA Container Toolkit
• Python 3.11
• Conda环境

3. 部署Graphormer服务

3.1 下载模型文件

mkdir -p /root/ai-models/microsoft/Graphormer/
wget https://example.com/graphormer-model.tar.gz -P /root/ai-models/microsoft/Graphormer/
tar -xzvf /root/ai-models/microsoft/Graphormer/graphormer-model.tar.gz -C /root/ai-models/microsoft/Graphormer/

3.2 创建Conda环境

conda create -n graphormer python=3.11
conda activate graphormer
pip install torch==2.8.0 torch-geometric rdkit-pypi ogb gradio==6.10.0

3.3 配置Supervisor

创建Supervisor配置文件/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf：

[program:graphormer]
command=/root/miniconda3/envs/graphormer/bin/python /root/graphormer/app.py
directory=/root/graphormer
user=root
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/root/logs/graphormer.err.log
stdout_logfile=/root/logs/graphormer.log
environment=PYTHONUNBUFFERED=1

3.4 启动服务

supervisorctl reread
supervisorctl update
supervisorctl start graphormer

4. 配置监控系统

4.1 安装Prometheus和Grafana

创建docker-compose.yml文件：

version: '3'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    restart: unless-stopped

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - prometheus

volumes:
  prometheus_data:
  grafana_data:

创建prometheus.yml配置文件：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'graphormer'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:8000']
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9100']

启动监控服务：

docker-compose up -d

4.2 配置GPU监控

安装NVIDIA GPU exporter：

docker run -d --name nvidia-gpu-exporter \
  --restart unless-stopped \
  -p 9835:9835 \
  -v /run/prometheus:/run/prometheus \
  nvidia/gpu-exporter:latest

更新prometheus.yml，添加GPU监控：

  - job_name: 'nvidia-gpu'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9835']

4.3 配置Grafana仪表板

1. 访问Grafana: http://localhost:3000
2. 添加Prometheus数据源: http://prometheus:9090
3. 导入以下仪表板ID: 12239 (NVIDIA GPU监控)和1860 (Node Exporter)

5. 监控指标详解

5.1 GPU内存使用率

100 * (nvidia_gpu_memory_used_bytes{device="0"} / nvidia_gpu_memory_total_bytes{device="0"})

5.2 请求延迟

histogram_quantile(0.95, sum(rate(graphormer_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

5.3 请求成功率

sum(rate(graphormer_requests_total{status=~"2.."}[5m])) / sum(rate(graphormer_requests_total[5m]))

6. 常见问题解决

6.1 Prometheus无法抓取指标

检查目标是否可达：

curl http://localhost:8000/metrics

6.2 Grafana显示无数据

1. 确认Prometheus数据源配置正确
2. 检查Prometheus是否有数据
3. 确认时间范围设置正确

6.3 GPU监控不显示

确保NVIDIA驱动和容器工具包已安装：

nvidia-smi
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

7. 总结

通过本教程，您已经成功部署了Graphormer分子属性预测模型，并配置了完整的监控系统。这套监控方案可以帮助您：

1. 实时掌握GPU资源使用情况
2. 监控API请求延迟和成功率
3. 及时发现性能瓶颈和异常
4. 为容量规划提供数据支持

建议定期检查监控仪表板，并根据实际需求调整告警阈值。对于生产环境，可以考虑配置Grafana告警通知功能。

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