监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率
免费快速起号（微信号）
yycoo88
添加微信
在现代云计算和人工智能开发环境中，资源利用率的监控是确保系统高效运行的关键。无论是深度学习模型训练还是在线推理服务，了解硬件（如GPU、CPU）和软件（如内存、带宽）的使用情况，可以帮助开发者优化性能、降低成本并提高系统的可靠性。本文将介绍如何通过CiuicAPI来构建一个DIY监控仪表盘，用于统计DeepSeek资源利用率。
背景与需求分析
DeepSeek是一个开源的大语言模型框架，广泛应用于自然语言处理任务。在实际应用中，我们需要实时监控DeepSeek服务的资源消耗情况，例如GPU显存占用、CPU负载、内存使用率等。这些数据不仅可以帮助我们评估当前系统的健康状况，还可以为未来的扩展和优化提供依据。
为了实现这一目标，我们将借助CiuicAPI——一个轻量级且功能强大的API工具，用于从远程服务器收集和分析性能数据。通过结合前端可视化库（如Chart.js或D3.js），我们可以创建一个交互式的监控仪表盘，以图形化的方式展示DeepSeek资源的使用情况。
技术栈选择
后端：
使用Python作为主要编程语言。利用CiuicAPI获取DeepSeek服务的性能指标。将数据存储到数据库（如SQLite或MongoDB）中以供后续分析。前端：
使用HTML/CSS/JavaScript构建用户界面。借助Chart.js绘制动态图表。通过Flask或FastAPI搭建简单的Web服务，将后端数据传递给前端。其他工具：
nvidia-smi（如果涉及GPU监控）。psutil库（用于采集CPU、内存等基础系统信息）。实现步骤
1. 安装依赖项
首先，确保安装了必要的Python库：
pip install ciuicapi requests psutil flask chart.js2. 使用CiuicAPI采集数据
CiuicAPI允许我们轻松地从远程服务器获取性能数据。以下是一个示例代码，展示如何通过CiuicAPI获取DeepSeek服务的资源利用率。
import ciuicapiimport psutilimport subprocessimport json# 初始化CiuicAPI客户端client = ciuicapi.Client(api_key="YOUR_API_KEY", endpoint="https://ciuicapi.example.com")def get_system_metrics(): # 获取CPU使用率 cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) # 获取内存使用率 memory_info = psutil.virtual_memory() memory_usage = memory_info.percent # 如果有GPU，获取GPU显存使用情况 try: gpu_output = subprocess.check_output("nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv,nounits,noheader", shell=True) gpu_used, gpu_total = map(float, gpu_output.decode().strip().split(",")) gpu_usage = (gpu_used / gpu_total) * 100 except Exception as e: gpu_usage = None return { "cpu_usage": cpu_usage, "memory_usage": memory_usage, "gpu_usage": gpu_usage }def send_data_to_ciuic(): metrics = get_system_metrics() response = client.send_data(data=metrics) print("Data sent to CiuicAPI:", response)if __name__ == "__main__": send_data_to_ciuic()3. 构建Flask Web服务
为了让前端能够访问采集到的数据，我们需要搭建一个简单的Flask服务。
from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)# 模拟从CiuicAPI获取的历史数据history_data = []@app.route('/get_metrics', methods=['GET'])def get_metrics(): global history_data metrics = get_system_metrics() history_data.append(metrics) if len(history_data) > 100: # 限制历史数据长度 history_data = history_data[-100:] return jsonify({"current": metrics, "history": history_data})if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)4. 前端可视化
接下来，我们使用HTML、CSS和JavaScript来创建一个简单的监控仪表盘。
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>DeepSeek Resource Monitor</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } canvas { max-width: 600px; margin: auto; } </style></head><body> <h1>DeepSeek Resource Utilization</h1> <canvas id="cpuChart"></canvas> <canvas id="memoryChart"></canvas> <canvas id="gpuChart"></canvas> <script> const apiUrl = 'http://localhost:5000/get_metrics'; // 创建图表实例 const cpuCtx = document.getElementById('cpuChart').getContext('2d'); const memoryCtx = document.getElementById('memoryChart').getContext('2d'); const gpuCtx = document.getElementById('gpuChart').getContext('2d'); const cpuChart = new Chart(cpuCtx, { type: 'line', data: { labels: [], datasets: [{ label: 'CPU Usage (%)', data: [], borderColor: 'red', fill: false }] }, options: { responsive: true } }); const memoryChart = new Chart(memoryCtx, { type: 'line', data: { labels: [], datasets: [{ label: 'Memory Usage (%)', data: [], borderColor: 'blue', fill: false }] }, options: { responsive: true } }); const gpuChart = new Chart(gpuCtx, { type: 'line', data: { labels: [], datasets: [{ label: 'GPU Usage (%)', data: [], borderColor: 'green', fill: false }] }, options: { responsive: true } }); async function fetchMetrics() { const response = await fetch(apiUrl); const data = await response.json(); const current = data.current; const history = data.history; // 更新图表数据 cpuChart.data.labels.push(new Date().toLocaleTimeString()); cpuChart.data.datasets[0].data.push(current.cpu_usage); memoryChart.data.labels.push(new Date().toLocaleTimeString()); memoryChart.data.datasets[0].data.push(current.memory_usage); if (current.gpu_usage !== null) { gpuChart.data.labels.push(new Date().toLocaleTimeString()); gpuChart.data.datasets[0].data.push(current.gpu_usage); } // 限制显示的数据点数量 if (cpuChart.data.labels.length > 50) { cpuChart.data.labels.shift(); cpuChart.data.datasets[0].data.shift(); } if (memoryChart.data.labels.length > 50) { memoryChart.data.labels.shift(); memoryChart.data.datasets[0].data.shift(); } if (gpuChart.data.labels.length > 50) { gpuChart.data.labels.shift(); gpuChart.data.datasets[0].data.shift(); } cpuChart.update(); memoryChart.update(); gpuChart.update(); } setInterval(fetchMetrics, 5000); // 每5秒更新一次数据 </script></body></html>总结与展望
通过上述步骤，我们成功构建了一个基于CiuicAPI的DIY监控仪表盘，用于统计DeepSeek资源的利用率。该仪表盘不仅展示了实时数据，还提供了历史趋势分析，使开发者能够全面掌握系统的运行状态。
未来可以进一步扩展此项目，例如：
添加报警机制，在资源使用率超过阈值时发送通知。集成更多的性能指标（如网络带宽、磁盘I/O等）。使用更高级的前端框架（如React或Vue.js）提升用户体验。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助大家更好地管理和优化DeepSeek服务！
免责声明：本文来自网站作者，不代表ixcun的观点和立场，本站所发布的一切资源仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。客服邮箱：aviv@vne.cc
