wan2.1-vae生产级监控：Prometheus+Grafana构建GPU/内存/请求延迟看板

焦虑肇事者

877人浏览 · 2026-03-30 03:32:15

焦虑肇事者 · 2026-03-30 03:32:15 发布

wan2.1-vae生产级监控：Prometheus+Grafana构建GPU/内存/请求延迟看板

1. 平台介绍

muse/wan2.1-vae文生图是基于Qwen-Image-2512模型的AI图像生成平台，支持中英文提示词，可生成高质量、高分辨率的图像。在生产环境中，稳定的服务性能和及时的监控告警至关重要。本文将详细介绍如何使用Prometheus和Grafana搭建wan2.1-vae的生产级监控系统。

2. 监控系统架构设计

2.1 核心监控指标

wan2.1-vae作为GPU密集型应用，需要重点监控以下指标：

GPU使用率：显存占用、计算单元利用率
内存使用：系统内存、显存使用情况
请求延迟：图像生成耗时、API响应时间
服务可用性：服务状态、错误率

2.2 技术选型

我们采用以下开源工具构建监控系统：

Prometheus：指标采集与存储
Grafana：数据可视化
Node Exporter：系统指标采集
NVIDIA DCGM Exporter：GPU指标采集
cAdvisor：容器指标采集

3. 监控系统部署

3.1 安装Prometheus

# 创建Prometheus配置文件目录
mkdir -p /etc/prometheus

# 创建prometheus.yml配置文件
cat > /etc/prometheus/prometheus.yml <<EOF
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
  - job_name: 'gpu'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9400']
  - job_name: 'wan21-vae'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
EOF

# 使用Docker运行Prometheus
docker run -d \
  -p 9090:9090 \
  -v /etc/prometheus:/etc/prometheus \
  --name prometheus \
  prom/prometheus

3.2 安装Node Exporter

docker run -d \
  -p 9100:9100 \
  --net="host" \
  --pid="host" \
  -v "/:/host:ro,rslave" \
  quay.io/prometheus/node-exporter \
  --path.rootfs=/host

3.3 安装NVIDIA DCGM Exporter

docker run -d \
  --gpus all \
  -p 9400:9400 \
  nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:2.0.13-2.1.2-ubuntu20.04

4. wan2.1-vae应用指标暴露

4.1 添加Prometheus客户端

在wan2.1-vae应用中集成Prometheus客户端库，暴露关键指标：

from prometheus_client import start_http_server, Summary, Gauge

# 定义关键指标
REQUEST_LATENCY = Summary('wan21_request_latency', 'Request latency in seconds')
GPU_MEMORY_USAGE = Gauge('wan21_gpu_memory_usage', 'GPU memory usage in MB')
REQUEST_COUNT = Counter('wan21_request_count', 'Total request count')
ERROR_COUNT = Counter('wan21_error_count', 'Total error count')

# 在应用启动时启动指标服务器
start_http_server(8000)

# 在请求处理函数中添加指标记录
@app.route('/generate')
def generate_image():
    start_time = time.time()
    try:
        # 图像生成逻辑...
        REQUEST_COUNT.inc()
        GPU_MEMORY_USAGE.set(get_gpu_memory())
        REQUEST_LATENCY.observe(time.time() - start_time)
    except Exception as e:
        ERROR_COUNT.inc()

4.2 配置指标采集

更新Prometheus配置，添加wan2.1-vae应用指标采集：

scrape_configs:
  - job_name: 'wan21-vae'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['wan21-vae-service:8000']

5. Grafana看板配置

5.1 安装Grafana

docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  --name=grafana \
  grafana/grafana

5.2 配置数据源

访问Grafana界面（http://localhost:3000）
添加Prometheus数据源
设置URL为http://prometheus:9090

5.3 导入wan2.1-vae监控看板

我们提供以下关键看板模板：

GPU资源监控看板
- GPU显存使用率
- GPU计算单元利用率
- GPU温度监控
系统资源监控看板
- CPU使用率
- 内存使用情况
- 磁盘I/O
服务性能监控看板
- 请求延迟分布
- 请求成功率
- 并发请求数

6. 告警规则配置

6.1 Prometheus告警规则

在Prometheus中添加告警规则：

groups:
- name: wan21-alerts
  rules:
  - alert: HighGPUUsage
    expr: avg(rate(DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL[1m])) by (gpu) > 90
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High GPU usage on {{ $labels.gpu }}"
      description: "GPU {{ $labels.gpu }} is at {{ $value }}% utilization"

  - alert: HighRequestLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(wan21_request_latency_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 10
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High request latency"
      description: "95th percentile request latency is {{ $value }} seconds"

6.2 告警通知配置

配置Alertmanager发送告警通知：

route:
  receiver: 'slack-notifications'
  group_by: [alertname]

receivers:
- name: 'slack-notifications'
  slack_configs:
  - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/...'
    channel: '#wan21-alerts'