监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率

在现代云计算和大数据时代，监控系统资源的使用情况对于优化性能、降低成本以及提高系统的可靠性至关重要。本文将介绍如何通过CiuicAPI来统计DeepSeek资源的利用率，并创建一个自定义的监控仪表盘。我们将从技术角度出发，逐步讲解如何实现这一目标。

1. 背景与需求分析

DeepSeek 是一种先进的大语言模型（LLM），其运行需要大量的计算资源，例如 GPU 和 CPU。为了确保 DeepSeek 的高效运行并避免资源浪费，我们需要实时监控这些资源的利用率。然而，现有的监控工具可能无法完全满足我们的定制化需求。因此，我们可以利用 CiuicAPI 来获取资源数据，并通过 Python 编程语言构建一个个性化的监控仪表盘。

2. 环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖项：

可以通过以下命令安装所需的库：

pip install requests matplotlib pandas plotly

3. 使用 CiuicAPI 获取资源数据

CiuicAPI 提供了丰富的接口，可以用来获取 DeepSeek 集群中各个节点的资源使用情况。我们首先需要注册一个 Ciuic 账户并获取 API 密钥。

3.1 示例代码：调用 CiuicAPI

以下代码展示了如何通过 CiuicAPI 获取 DeepSeek 集群的资源利用率数据：

import requestsimport json# 替换为您的 API 密钥CIUIC_API_KEY = "your_api_key_here"# 定义 API 请求 URLurl = "https://api.ciuic.com/v1/resource_usage"# 设置请求头headers = {    "Authorization": f"Bearer {CIUIC_API_KEY}",    "Content-Type": "application/json"}# 发送 GET 请求response = requests.get(url, headers=headers)# 检查响应状态码if response.status_code == 200:    data = response.json()    print("成功获取资源数据：")    print(json.dumps(data, indent=4))else:    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")    print(response.text)

3.2 数据结构解析

假设返回的数据结构如下：

{    "nodes": [        {            "node_id": "node-01",            "cpu_usage": 75.3,            "gpu_usage": 90.1,            "memory_usage": 60.4        },        {            "node_id": "node-02",            "cpu_usage": 45.2,            "gpu_usage": 80.5,            "memory_usage": 55.1        }    ]}

每个节点包含 node_id（节点标识）、cpu_usage（CPU 使用率）、gpu_usage（GPU 使用率）和 memory_usage（内存使用率）等信息。

4. 数据处理与分析

获取到原始数据后，我们需要对其进行清洗和分析，以便生成可视化的监控仪表盘。

4.1 使用 Pandas 处理数据

以下是使用 Pandas 对数据进行处理的示例代码：

import pandas as pd# 假设我们已经从 API 获取到了数据data = {    "nodes": [        {"node_id": "node-01", "cpu_usage": 75.3, "gpu_usage": 90.1, "memory_usage": 60.4},        {"node_id": "node-02", "cpu_usage": 45.2, "gpu_usage": 80.5, "memory_usage": 55.1}    ]}# 将数据转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(data["nodes"])# 打印数据框print(df)

输出结果：

  node_id  cpu_usage  gpu_usage  memory_usage0  node-01       75.3       90.1          60.41  node-02       45.2       80.5          55.1

4.2 计算平均值与最大值

我们可以进一步计算整个集群的平均资源利用率和最大资源利用率：

# 计算平均值average_cpu = df['cpu_usage'].mean()average_gpu = df['gpu_usage'].mean()average_memory = df['memory_usage'].mean()# 计算最大值max_cpu = df['cpu_usage'].max()max_gpu = df['gpu_usage'].max()max_memory = df['memory_usage'].max()print(f"平均 CPU 使用率: {average_cpu:.2f}%")print(f"平均 GPU 使用率: {average_gpu:.2f}%")print(f"平均内存使用率: {average_memory:.2f}%")print(f"最大 CPU 使用率: {max_cpu:.2f}%")print(f"最大 GPU 使用率: {max_gpu:.2f}%")print(f"最大内存使用率: {max_memory:.2f}%")

5. 可视化监控仪表盘

最后，我们可以使用 Matplotlib 或 Plotly 创建一个动态的监控仪表盘。

5.1 使用 Matplotlib 绘制柱状图

以下代码展示如何绘制各节点的资源使用情况柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制柱状图fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))bar_width = 0.2index = range(len(df))ax.bar([i - bar_width for i in index], df['cpu_usage'], width=bar_width, label='CPU Usage', color='blue')ax.bar(index, df['gpu_usage'], width=bar_width, label='GPU Usage', color='green')ax.bar([i + bar_width for i in index], df['memory_usage'], width=bar_width, label='Memory Usage', color='red')# 添加标签和标题ax.set_xlabel('Node ID')ax.set_ylabel('Usage (%)')ax.set_title('Resource Usage by Node')ax.set_xticks(index)ax.set_xticklabels(df['node_id'])ax.legend()plt.tight_layout()plt.show()

5.2 使用 Plotly 创建交互式仪表盘

如果需要更高级的交互功能，可以使用 Plotly：

import plotly.express as px# 创建交互式图表fig = px.bar(    df,    x='node_id',    y=['cpu_usage', 'gpu_usage', 'memory_usage'],    title='DeepSeek Resource Usage',    labels={'value': 'Usage (%)', 'variable': 'Resource Type'},    barmode='group')fig.update_layout(xaxis_title="Node ID", yaxis_title="Usage (%)")fig.show()

6. 总结

通过本文，我们学习了如何使用 CiuicAPI 获取 DeepSeek 集群的资源利用率数据，并通过 Python 实现了一个自定义的监控仪表盘。这种方法不仅灵活，还可以根据实际需求进行扩展，例如添加告警机制、支持更多类型的资源监控等。

希望这篇文章对您有所帮助！如果您有任何问题或建议，欢迎随时交流。