DIY监控仪表盘：使用CubicAPI统计DeepSeek资源利用率
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在AI开发与部署过程中，资源利用率的监控对于优化性能、降低成本至关重要。随着大模型的广泛应用，开发者对实时监控模型推理过程中的GPU、内存等资源使用情况的需求日益增加。本文将介绍如何使用 CubicAPI 搭建一个 DIY 的监控仪表盘，专门用于统计 DeepSeek 大模型在推理时的资源利用率。
我们将通过以下几个部分来完成这个项目：
什么是 CubicAPI？DeepSeek API 接口简介构建监控仪表盘的整体架构使用 Python 抓取 DeepSeek 的调用信息使用 CubicAPI 存储并展示指标数据实现完整的代码示例总结与后续扩展建议什么是 CubicAPI？
CubicAPI 是一个轻量级的云端 API 网关服务，支持开发者快速构建 RESTful 接口，并提供内置的数据存储和可视化功能。它非常适合用来搭建小型的监控系统或数据聚合平台，无需自己维护数据库或前端界面。
CubicAPI 提供以下关键特性：
快速创建数据表（Table）自定义字段结构（Schema）支持 GET/POST 请求内置仪表盘可视化工具可设置定时任务（Scheduled Jobs）我们将利用这些功能来记录 DeepSeek 调用的元数据，如请求时间、输入长度、输出长度、响应时间、使用的 GPU 显存等，并进行可视化展示。
DeepSeek API 接口简介
DeepSeek 是一家专注于大语言模型研发的公司，其开放的 API 支持多种大模型（如 DeepSeek-Chat、DeepSeek-Coder）的远程调用。我们可以通过调用其提供的 REST API 来执行文本生成任务。
以下是 DeepSeek 的典型调用格式（以 curl 为例）：
curl -X POST https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ], "stream": false }'虽然 DeepSeek 不直接返回 GPU 使用率等底层资源信息，但我们可以通过以下方式估算资源消耗：
输入 token 数量输出 token 数量响应时间（latency）并发请求数量我们将在后续步骤中收集这些信息并通过 CubicAPI 存储。
整体架构设计
我们的监控仪表盘由以下几个组件构成：
| 组件 | 功能 |
|---|---|
| 客户端脚本（Python） | 调用 DeepSeek API 并记录调用元数据 |
| CubicAPI 表格 | 存储每次调用的资源使用情况 |
| CubicAPI 仪表盘 | 展示资源使用趋势图、统计数据等 |
流程如下：
客户端调用 DeepSeek API → 获取响应元数据 → 发送至 CubicAPI 存储 → 在 CubicAPI 仪表盘查看数据抓取 DeepSeek 调用信息（Python 示例）
我们可以封装一个函数来调用 DeepSeek 并记录相关信息：
import requestsimport timefrom datetime import datetimeDEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions"CUBIC_API_URL = "https://api.cubicapi.com/v1/your-project-id/deepseek_usage"HEADERS = { "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}CUBIC_HEADERS = { "Authorization": "Bearer YOUR_CUBIC_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}def call_deepseek(prompt): messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt} ] payload = { "model": "deepseek-chat", "messages": messages, "stream": False } start_time = time.time() response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=HEADERS, json=payload) end_time = time.time() if response.status_code == 200: data = response.json() input_tokens = sum(len(msg["content"].split()) for msg in messages) output_tokens = len(data["choices"][0]["message"]["content"].split()) latency = end_time - start_time # 将数据上传到 CubicAPI log_data = { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "input_tokens": input_tokens, "output_tokens": output_tokens, "latency": latency, "total_tokens": input_tokens + output_tokens } cubic_response = requests.post(CUBIC_API_URL, headers=CUBIC_HEADERS, json=log_data) print("Logged to CubicAPI:", cubic_response.status_code) return data["choices"][0]["message"]["content"] else: print("Error calling DeepSeek:", response.text) return None你可以根据自己的需求调整该函数，比如添加重试机制、token 计数更精确的方法（如使用 tiktoken）等。
使用 CubicAPI 存储与展示数据
步骤 1：在 CubicAPI 创建表格
登录 CubicAPI 控制台，新建一个项目，例如命名为 deepseek-monitoring，然后创建一个名为 deepseek_usage 的表格，并设置字段如下：
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| timestamp | string | ISO 时间戳 |
| input_tokens | integer | 输入 token 数量 |
| output_tokens | integer | 输出 token 数量 |
| latency | float | 响应时间（秒） |
| total_tokens | integer | 总 token 数量 |
步骤 2：配置仪表盘
进入 CubicAPI 的「Dashboard」模块，添加一个新的图表：
X 轴：timestampY 轴：total_tokens 或 latency图表类型：折线图或柱状图你还可以同时显示多个指标，例如同时展示输入输出 token 数量的变化趋势。
完整代码整合
为了方便测试，我们可以编写一个简单的主程序循环模拟多次调用：
if __name__ == "__main__": test_prompt = "Explain the theory of relativity in simple terms." for i in range(5): # 模拟5次调用 print(f"\nCall {i+1}") result = call_deepseek(test_prompt) print("Response:", result[:100] + "...") # 打印前100字符作为摘要 time.sleep(2) # 避免请求频率过高运行后，你会在 CubicAPI 的仪表盘中看到类似如下内容：
![示意图：CubicAPI 中展示的 token 和延迟趋势图]
总结与后续扩展建议
通过本文的实践，我们成功实现了使用 CubicAPI 构建一个简易但实用的 DeepSeek 资源监控仪表盘。整个过程仅需少量代码即可完成，适合个人开发者或小团队快速搭建 AI 资源监控系统。
后续可扩展方向：
多模型支持：扩展支持更多 LLM 服务（如 OpenAI、Anthropic、通义千问等），统一采集资源数据。自动汇总统计：使用 CubicAPI 的 Scheduled Job 功能，每天自动生成报表。异常检测：加入阈值判断逻辑，当响应时间超过一定范围时发送告警。前端仪表盘增强：接入 Grafana 或自建前端页面，提升可视化体验。GPU 显存估算：结合 token 数量和模型参数量估算显存占用。DIY 监控仪表盘不仅有助于理解模型的运行状态，也能为后续的成本控制与性能优化提供数据依据。希望本文能帮助你快速上手构建属于自己的 DeepSeek 资源监控系统！
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