DIY监控仪表盘：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率

在现代软件开发和运维领域，实时监控系统的性能和资源利用率是确保系统稳定运行的重要手段。本文将介绍如何通过DIY的方式构建一个监控仪表盘，使用CiuicAPI来统计DeepSeek大模型的资源利用率。我们将从技术角度出发，详细介绍整个过程，并提供相关的代码示例。

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背景与需求分析

DeepSeek是一个基于Transformer架构的大规模语言模型，其运行需要大量的计算资源（如CPU、GPU、内存等）。为了优化资源分配和提高系统效率，我们需要对这些资源的使用情况进行实时监控。然而，市面上的商业监控工具可能无法完全满足特定需求，因此我们选择DIY一个定制化的监控仪表盘。

在这个项目中，我们将使用以下技术栈：

CiuicAPI：用于收集DeepSeek服务的资源使用数据。Python：作为主要编程语言实现数据处理逻辑。Grafana + Prometheus：用于可视化和存储监控数据。Flask：构建一个简单的Web API以供前端调用。

目标是创建一个仪表盘，能够展示DeepSeek服务的关键指标，例如：

GPU利用率内存占用率CPU负载模型推理延迟

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技术实现步骤

1. 数据采集：使用CiuicAPI获取资源使用数据

CiuicAPI 是一个假设的 API（实际项目中可以替换为类似的服务），它提供了 DeepSeek 服务的资源使用情况。我们可以通过 HTTP 请求访问该 API 并获取 JSON 格式的数据。

示例代码：调用 CiuicAPI 获取数据

import requestsdef fetch_deepseek_metrics(api_url):    try:        response = requests.get(api_url)        if response.status_code == 200:            return response.json()        else:            print(f"Error: Unable to fetch data. Status code: {response.status_code}")            return None    except Exception as e:        print(f"Exception occurred: {e}")        return None# 假设的 CiuicAPI URLapi_url = "https://ciuic-api.example.com/deepseek/metrics"metrics_data = fetch_deepseek_metrics(api_url)if metrics_data:    print("Fetched metrics data:", metrics_data)

上述代码会从 api_url 中获取 DeepSeek 的资源使用数据。返回的数据可能类似于以下格式：

{    "gpu_utilization": 75.3,    "memory_usage_percent": 60.2,    "cpu_load": 45.8,    "inference_latency_ms": 250}

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2. 数据处理与存储

获取到原始数据后，我们需要对其进行处理并存储到 Prometheus 中，以便后续可视化。

使用 Prometheus 存储监控数据

Prometheus 是一个开源的时间序列数据库，适合存储监控数据。我们可以定义一些自定义指标并将数据推送到 Prometheus。

安装依赖库

首先安装所需的 Python 库：

pip install prometheus_client flask

示例代码：推送数据到 Prometheus

from prometheus_client import start_http_server, Gaugeimport time# 定义 Prometheus 指标gpu_utilization_gauge = Gauge('gpu_utilization', 'GPU Utilization Percentage')memory_usage_gauge = Gauge('memory_usage', 'Memory Usage Percentage')cpu_load_gauge = Gauge('cpu_load', 'CPU Load Percentage')inference_latency_gauge = Gauge('inference_latency', 'Inference Latency in Milliseconds')def update_prometheus_metrics(metrics_data):    if metrics_data:        gpu_utilization_gauge.set(metrics_data.get('gpu_utilization', 0))        memory_usage_gauge.set(metrics_data.get('memory_usage_percent', 0))        cpu_load_gauge.set(metrics_data.get('cpu_load', 0))        inference_latency_gauge.set(metrics_data.get('inference_latency_ms', 0))# 启动 Prometheus HTTP 服务器start_http_server(8000)while True:    metrics_data = fetch_deepseek_metrics(api_url)    update_prometheus_metrics(metrics_data)    time.sleep(10)  # 每 10 秒更新一次数据

上述代码启动了一个本地 HTTP 服务器（端口 8000），并将监控数据暴露给 Prometheus。

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3. 可视化：使用 Grafana 展示数据

Grafana 是一个强大的数据可视化工具，支持与 Prometheus 集成。以下是配置步骤：

步骤 1：安装 Grafana 和 Prometheus

可以通过 Docker 快速部署：

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafanadocker run -d -p 9090:9090 --name=prometheus prom/prometheus

步骤 2：配置 Prometheus 数据源

登录 Grafana（默认用户名/密码为 admin/admin），添加 Prometheus 数据源，URL 为 http://localhost:9090。

步骤 3：创建仪表盘

在 Grafana 中创建一个新的仪表盘，并添加以下图表：

GPU 利用率（gpu_utilization）内存占用率（memory_usage）CPU 负载（cpu_load）推理延迟（inference_latency）

每个图表都可以通过 PromQL 查询语言生成。例如：

查询 GPU 利用率：gpu_utilization查询内存占用率：memory_usage

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4. 构建 Web API 提供数据访问

为了让前端更方便地访问监控数据，我们可以使用 Flask 构建一个简单的 RESTful API。

示例代码：Flask Web API

from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/metrics', methods=['GET'])def get_metrics():    metrics_data = fetch_deepseek_metrics(api_url)    return jsonify(metrics_data)if __name__ == '__main__':    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

运行此代码后，可以通过访问 http://localhost:5000/metrics 获取最新的监控数据。

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5. 扩展功能

为了进一步增强监控系统的功能，可以考虑以下扩展方向：

告警机制：当资源利用率超过阈值时，发送邮件或短信通知。历史数据分析：通过存储历史数据，分析资源使用的趋势。多节点监控：支持同时监控多个 DeepSeek 实例。

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总结

通过本文的介绍，我们成功构建了一个基于 CiuicAPI 的监控仪表盘，实现了对 DeepSeek 服务资源利用率的实时监控。整个过程包括以下几个关键步骤：

使用 CiuicAPI 收集资源使用数据。将数据存储到 Prometheus 中。使用 Grafana 可视化数据。构建 Flask Web API 提供数据访问。

这种 DIY 的方式不仅成本低廉，而且可以根据实际需求灵活调整，非常适合中小型企业或个人开发者使用。希望本文的技术分享能为你带来启发！