监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率

在现代云计算和机器学习领域中，监控资源的使用情况对于优化性能、降低成本以及提升用户体验至关重要。本文将介绍如何通过CiuicAPI来构建一个自定义的监控仪表盘，以统计DeepSeek资源的利用率。我们将深入探讨技术细节，并提供完整的代码示例。

1. 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。然而，随着模型规模的增长，计算资源的消耗也显著增加。为了更好地管理这些资源，我们需要一个实时监控系统来跟踪 CPU、GPU 和内存的使用情况。

CiuicAPI 是一个强大的 API 工具，可以轻松集成到各种应用程序中，用于数据收集和分析。通过 CiuicAPI，我们可以从 DeepSeek 的运行环境中提取关键指标，并将其可视化为一个交互式的仪表盘。

2. 环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下依赖项：

您可以通过以下命令安装所需的库：

pip install requests matplotlib seaborn pandas

3. 数据采集

首先，我们需要通过 CiuicAPI 收集 DeepSeek 运行时的资源使用数据。假设 CiuicAPI 提供了一个接口 /api/resource_usage，它返回 JSON 格式的数据，包含 CPU、GPU 和内存的使用率。

3.1 调用 CiuicAPI 获取数据

以下是一个简单的 Python 脚本，用于从 CiuicAPI 获取资源使用数据：

import requestsdef fetch_resource_usage(api_url, api_key):    headers = {        "Authorization": f"Bearer {api_key}"    }    response = requests.get(api_url, headers=headers)    if response.status_code == 200:        return response.json()    else:        print(f"Error: Unable to fetch data. Status code: {response.status_code}")        return None# 示例 API URL 和 API KeyAPI_URL = "https://ciuicapi.example.com/api/resource_usage"API_KEY = "your_api_key_here"data = fetch_resource_usage(API_URL, API_KEY)if data:    print("Resource Usage Data:", data)

在这个脚本中，我们定义了一个函数 fetch_resource_usage，它接受 API 的 URL 和 API 密钥作为参数，并返回 JSON 格式的资源使用数据。

3.2 解析数据

假设返回的 JSON 数据结构如下：

{    "cpu_usage": 75.3,    "gpu_usage": [90.1, 65.4],  # 假设有两块 GPU    "memory_usage": 50.8}

我们可以进一步解析这些数据，并将其存储为 Pandas DataFrame，以便后续分析和可视化。

import pandas as pddef parse_data(json_data):    cpu_usage = json_data.get("cpu_usage", 0)    gpu_usage = json_data.get("gpu_usage", [])    memory_usage = json_data.get("memory_usage", 0)    # 将 GPU 使用率转换为列表    gpu_usage_list = [f"GPU-{i+1}: {usage}%" for i, usage in enumerate(gpu_usage)]    # 创建 DataFrame    data = {        "Metric": ["CPU Usage", *gpu_usage_list, "Memory Usage"],        "Usage (%)": [cpu_usage, *gpu_usage, memory_usage]    }    return pd.DataFrame(data)df = parse_data(data)print(df)

这段代码将 JSON 数据解析为一个 Pandas DataFrame，其中每一行代表一个资源指标及其对应的使用率。

4. 数据可视化

接下来，我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn 来创建一个交互式的仪表盘，展示资源使用情况。

4.1 绘制柱状图

柱状图是一种直观的方式，可以显示不同资源的使用率。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdef plot_resource_usage(df):    plt.figure(figsize=(10, 6))    sns.barplot(x="Metric", y="Usage (%)", data=df, palette="viridis")    plt.title("DeepSeek Resource Usage", fontsize=16)    plt.xlabel("Resource", fontsize=14)    plt.ylabel("Usage (%)", fontsize=14)    plt.xticks(rotation=45)    plt.tight_layout()    plt.show()plot_resource_usage(df)

这段代码使用 Seaborn 绘制了一个柱状图，展示了 CPU、GPU 和内存的使用情况。

4.2 实时更新仪表盘

为了实现实时监控，我们可以设置一个定时任务，定期从 CiuicAPI 获取数据并更新图表。

import timedef update_dashboard(api_url, api_key, interval=10):    while True:        data = fetch_resource_usage(api_url, api_key)        if data:            df = parse_data(data)            plot_resource_usage(df)        time.sleep(interval)update_dashboard(API_URL, API_KEY, interval=30)

这个函数会每隔 30 秒调用一次 fetch_resource_usage，并更新仪表盘。

5. 总结

通过本文的介绍，我们成功地构建了一个基于 CiuicAPI 的自定义监控仪表盘，用于统计 DeepSeek 资源的利用率。整个过程包括数据采集、解析、可视化和实时更新等多个步骤。这种 DIY 的方式不仅可以帮助我们更好地理解系统的运行状态，还可以根据实际需求进行灵活调整。

未来的工作方向可能包括：

希望本文能够为您提供一些有价值的参考！