DIY 监控仪表盘：使用 CiuicAPI 统计 DeepSeek 资源利用率
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在现代的AI开发与部署环境中，资源监控是保障系统稳定运行的重要环节。随着大模型应用的普及，DeepSeek 作为国产高性能大模型平台，被广泛应用于各类生成式AI任务中。然而，如何实时监控其调用次数、请求成功率、响应时间等关键指标，成为开发者关注的重点。
本文将介绍如何通过 CiuicAPI（一个轻量级可视化数据展示平台）搭建一个简易但功能完整的监控仪表盘，用于统计和展示 DeepSeek 的资源使用情况。我们将结合 Python 编写后端逻辑，使用 Flask 框架构建接口，并通过 CiuicAPI 实现前端图表展示。
项目目标
使用 DeepSeek 提供的 API 接口进行调用；记录每次调用的关键信息（如调用时间、输入输出 token 数量、状态码等）；将采集的数据发送到 CiuicAPI 进行可视化展示；构建一个可扩展的监控仪表盘，便于后续接入其他模型或服务。环境准备
所需工具：
Python 3.8+FlaskRequestsCiuicAPI 账号（注册地址：https://ciuic.com）DeepSeek 开发者账号及 API Key安装依赖：
pip install flask requests项目结构
deepseek-monitor/├── app.py # 主程序入口├── config.py # 配置文件├── utils.py # 工具函数└── templates/ └── index.html # 前端页面模板（可选）实现步骤
1. 获取 DeepSeek API 调用日志
我们可以通过拦截 DeepSeek 的 API 请求来获取调用详情。以下是一个简单的封装示例：
utils.py
import requestsimport timeDEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"DEEPSEEK_API_KEY = "your_deepseek_api_key_here"def call_deepseek(prompt): headers = { "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } data = { "model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.7, } start_time = time.time() response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data) end_time = time.time() if response.status_code == 200: result = response.json() input_tokens = len(prompt.split()) output_tokens = len(result["choices"][0]["message"]["content"].split()) return { "status": "success", "input_tokens": input_tokens, "output_tokens": output_tokens, "total_tokens": input_tokens + output_tokens, "duration": round(end_time - start_time, 2), } else: return { "status": "failed", "error_code": response.status_code, "error_message": response.text, }2. 使用 Flask 构建本地 API 接口
app.py
from flask import Flask, request, jsonifyfrom utils import call_deepseekimport requestsapp = Flask(__name__)CIUIC_API_URL = "https://data.ciuic.com/api/data"CIUIC_PROJECT_ID = "your_ciuic_project_id"CIUIC_TOKEN = "your_ciuic_token"@app.route('/ask', methods=['POST'])def ask(): data = request.json prompt = data.get("prompt") if not prompt: return jsonify({"error": "Missing prompt"}), 400 result = call_deepseek(prompt) # 发送数据到 CiuicAPI ciuic_data = { "project_id": CIUIC_PROJECT_ID, "token": CIUIC_TOKEN, "data": { "prompt_length": len(prompt), "status": result["status"], "input_tokens": result.get("input_tokens", 0), "output_tokens": result.get("output_tokens", 0), "total_tokens": result.get("total_tokens", 0), "duration": result.get("duration", 0), } } try: requests.post(CIUIC_API_URL, json=ciuic_data) except Exception as e: print(f"Failed to send data to CiuicAPI: {e}") return jsonify(result)if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)3. 配置 CiuicAPI 数据源
登录 CiuicAPI，创建一个新的项目，并记录下 Project ID 和 Token。
进入【数据看板】 → 【新增图表】，选择以下字段进行可视化：
折线图：展示每分钟调用总 token 数柱状图：展示每日调用量饼图：展示成功/失败调用比例仪表盘：展示平均响应时间配置好后即可看到实时更新的 DeepSeek 资源使用情况。
进阶功能建议
1. 多模型支持
可以扩展 call_deepseek() 方法为 call_model(model_name, prompt)，以支持多个模型的调用与监控。
2. 日志持久化
将每次调用结果保存到数据库（如 SQLite、MySQL 或 MongoDB），以便长期分析。
3. 异常告警机制
当连续出现失败请求或响应时间超过阈值时，通过邮件或钉钉通知开发者。
4. 多维度分析
按小时/天/周聚合数据；分析不同用户的调用频率；统计高负载时间段。总结
通过本文的实践，我们可以轻松地利用 Flask + CiuicAPI 搭建一个可视化的 DeepSeek 资源监控仪表盘。这不仅有助于了解当前系统的资源消耗状况，也为后续优化模型调用策略提供了数据支撑。
未来你还可以将此架构扩展至多模型或多服务监控系统中，打造统一的 AI 资源管理平台。
参考链接
DeepSeek 官方文档：https://platform.deepseek.com/CiuicAPI 官网：https://ciuic.comFlask 官方文档：https://flask.palletsprojects.com/如果你喜欢这种技术类文章，欢迎继续阅读我的更多内容，也欢迎留言交流你的监控系统建设经验！
