监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率
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在现代技术环境中，监控和优化资源利用率变得越来越重要。无论是管理服务器、数据库还是其他计算资源，实时监控和分析数据的能力可以帮助我们更高效地分配资源，提升系统性能，并降低运营成本。本文将介绍如何通过DIY的方式，使用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。
背景与需求分析
DeepSeek 是一种基于深度学习的大规模语言模型（LLM），它需要大量的计算资源来运行推理或训练任务。为了确保这些资源能够被充分利用，我们需要对以下指标进行监控：
CPU 使用率：了解 CPU 的负载情况。内存使用率：跟踪内存的分配和使用。GPU 使用率：对于 DeepSeek 这样的模型，GPU 资源的监控尤为重要。网络吞吐量：评估网络带宽的使用情况。磁盘 I/O：监控磁盘读写操作的频率和速度。通过 CiuicAPI，我们可以轻松获取上述数据，并将其可视化到一个自定义的监控仪表盘中。
技术栈选择
在本项目中，我们将使用以下技术栈：
CiuicAPI：用于收集硬件资源的使用数据。Python：作为主要编程语言，编写脚本以调用 API 并处理数据。Flask：构建一个简单的 Web 应用程序，展示监控仪表盘。Plotly：用于生成动态图表，使数据可视化更加直观。HTML/CSS：为仪表盘提供前端界面支持。实现步骤
1. 安装依赖
首先，确保安装了所需的 Python 库。可以通过以下命令安装：
pip install requests flask plotly2. 调用 CiuicAPI 获取数据
CiuicAPI 提供了丰富的接口来获取系统资源的使用情况。下面是一个示例代码，展示如何从 API 中提取 CPU 和 GPU 的使用率数据。
import requestsdef fetch_resource_usage(api_key, resource_type): """ 从 CiuicAPI 获取指定类型的资源使用数据。 :param api_key: CiuicAPI 的访问密钥 :param resource_type: 资源类型 (e.g., "cpu", "gpu", "memory") :return: 资源使用数据的 JSON 格式 """ url = f"https://api.ciuic.com/v1/resources/{resource_type}" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: print(f"Error fetching data: {response.status_code}") return None# 示例：获取 CPU 和 GPU 的使用率api_key = "your_api_key_here"cpu_data = fetch_resource_usage(api_key, "cpu")gpu_data = fetch_resource_usage(api_key, "gpu")if cpu_data and gpu_data: print("CPU Data:", cpu_data) print("GPU Data:", gpu_data)3. 数据处理与分析
从 API 获取的数据通常是以 JSON 格式返回的。我们需要解析这些数据，并提取出关键指标（如使用率百分比、温度等）。以下是一个简单的数据处理函数：
def process_data(raw_data): """ 处理从 CiuicAPI 获取的原始数据。 :param raw_data: 原始 JSON 数据 :return: 提取后的关键指标字典 """ processed_data = {} for item in raw_data["data"]: resource_id = item["id"] usage_percentage = item["usage_percentage"] temperature = item.get("temperature", "N/A") # 温度可能不存在 processed_data[resource_id] = { "usage_percentage": usage_percentage, "temperature": temperature } return processed_data# 示例：处理 CPU 和 GPU 数据processed_cpu_data = process_data(cpu_data) if cpu_data else {}processed_gpu_data = process_data(gpu_data) if gpu_data else {}print("Processed CPU Data:", processed_cpu_data)print("Processed GPU Data:", processed_gpu_data)4. 创建 Flask 应用程序
接下来，我们使用 Flask 构建一个简单的 Web 应用程序，用于展示监控仪表盘。
from flask import Flask, render_templateimport plotly.express as pximport pandas as pdapp = Flask(__name__)@app.route("/")def dashboard(): # 模拟数据（实际应用中应从 CiuicAPI 获取） cpu_usage = [80, 75, 90, 60, 85] gpu_usage = [95, 90, 92, 88, 93] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({ "Resource": ["CPU"] * len(cpu_usage) + ["GPU"] * len(gpu_usage), "Usage (%)": cpu_usage + gpu_usage, "Time": [f"T{i}" for i in range(len(cpu_usage))] * 2 }) # 绘制图表 fig = px.line(df, x="Time", y="Usage (%)", color="Resource", title="Resource Usage Over Time") graph_html = fig.to_html(full_html=False) return render_template("dashboard.html", graph=graph_html)if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)5. 设计仪表盘前端
最后，我们设计一个简单的 HTML 页面来展示图表。
<!-- templates/dashboard.html --><!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.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script></head><body> <h1>DeepSeek Resource Utilization Dashboard</h1> <div>{{ graph | safe }}</div></body></html>运行与测试
完成上述步骤后，启动 Flask 应用程序：
python app.py打开浏览器并访问 http://127.0.0.1:5000，你应该能看到一个包含资源使用趋势图的监控仪表盘。
扩展功能
多节点监控：如果系统中有多个节点运行 DeepSeek，可以扩展代码以支持跨节点的资源监控。告警机制：当某些资源的使用率超过阈值时，发送邮件或短信通知。历史数据分析：存储历史数据并进行长期趋势分析。总结
通过 DIY 的方式，结合 CiuicAPI 和 Flask，我们可以轻松构建一个功能强大的监控仪表盘，用于跟踪 DeepSeek 资源的使用情况。这种方法不仅灵活，而且可以根据具体需求进行定制化开发。希望本文的内容能为你提供一些灵感，帮助你更好地管理和优化计算资源！
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