HunyuanVideo-Foley部署教程：Prometheus+Grafana监控GPU利用率与QPS

HunyuanVideo-Foley部署教程PrometheusGrafana监控GPU利用率与QPS1. 环境准备与快速部署在开始监控HunyuanVideo-Foley的GPU利用率和QPS之前我们需要先完成基础环境的部署。本教程基于RTX 4090D 24GB显存显卡和CUDA 12.4环境确保您已按照以下步骤完成基础镜像的部署1.1 基础环境确认首先请确认您的硬件配置满足以下要求显卡RTX 4090/4090D 24GB显存内存≥120GBCPU10核及以上磁盘空间系统盘50GB 数据盘40GB1.2 一键启动服务HunyuanVideo-Foley镜像已内置完整运行环境您可以通过以下命令快速启动服务# 启动WebUI服务 cd /workspace bash start_webui.sh # 或者启动API服务 bash start_api.sh服务启动后您可以通过以下地址访问WebUI界面http://localhost:7860API文档http://localhost:8000/docs2. Prometheus监控系统部署2.1 安装PrometheusPrometheus是一个开源的监控系统我们将使用它来收集GPU和服务的指标数据。执行以下命令安装# 下载Prometheus wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.47.0/prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz prometheus-*.tar.gz cd prometheus-2.47.0.linux-amd64 # 创建配置文件 cat EOF prometheus.yml global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: [localhost:9090] - job_name: node static_configs: - targets: [localhost:9100] - job_name: gpu static_configs: - targets: [localhost:9400] - job_name: hunyuan static_configs: - targets: [localhost:8000] EOF # 启动Prometheus ./prometheus --config.fileprometheus.yml 2.2 安装Node ExporterNode Exporter用于收集系统指标如CPU、内存使用情况wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz tar xvfz node_exporter-*.tar.gz cd node_exporter-1.6.1.linux-amd64 ./node_exporter 2.3 安装GPU Exporter为了监控GPU使用情况我们需要安装DCGM Exporter# 安装DCGM docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.0-3.2.0-ubuntu22.04 # 或者使用nvidia_gpu_exporter wget https://github.com/utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter/releases/download/v1.2.0/nvidia_gpu_exporter_1.2.0_linux_x86_64.tar.gz tar xvfz nvidia_gpu_exporter_*.tar.gz ./nvidia_gpu_exporter 3. Grafana可视化面板配置3.1 安装GrafanaGrafana是一个强大的可视化工具我们将使用它来展示监控数据# 安装Grafana wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-10.2.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz grafana-*.tar.gz cd grafana-10.2.0 ./bin/grafana-server web 访问Grafana界面http://localhost:3000 (默认账号/密码admin/admin)3.2 配置数据源登录Grafana后点击Configuration Data Sources选择PrometheusURL填写http://localhost:9090点击Save Test3.3 导入监控面板我们提供了专门为HunyuanVideo-Foley优化的监控面板点击 Import输入面板ID18678 (NVIDIA GPU监控)再导入面板ID11074 (Node Exporter监控)为HunyuanVideo-Foley API服务创建自定义面板4. 监控指标详解与配置4.1 GPU关键监控指标以下是我们需要重点关注的GPU指标指标名称说明正常范围DCGM_FI_DEV_GPU_UTILGPU利用率30-90%DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL显存带宽利用率-DCGM_FI_DEV_FB_USED显存使用量22GBDCGM_FI_DEV_POWER_USAGE功耗450W4.2 QPS监控配置为了监控HunyuanVideo-Foley的请求量(QPS)我们需要在API服务中添加Prometheus客户端# 在API服务中添加以下代码 from prometheus_client import start_http_server, Counter, Gauge # 定义指标 REQUEST_COUNT Counter(hunyuan_requests_total, Total API requests) REQUEST_LATENCY Gauge(hunyuan_request_latency_seconds, Request latency in seconds) GPU_UTILIZATION Gauge(hunyuan_gpu_utilization, GPU utilization percentage) # 在请求处理函数中添加监控 app.route(/generate) def generate(): start_time time.time() REQUEST_COUNT.inc() # 处理请求... REQUEST_LATENCY.set(time.time() - start_time) GPU_UTILIZATION.set(get_gpu_utilization()) return result4.3 告警规则配置在Prometheus中添加告警规则创建alerts.yml文件groups: - name: hunyuan-alerts rules: - alert: HighGPUUsage expr: DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL 90 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: High GPU usage detected description: GPU utilization is {{ $value }}% - alert: HighMemoryUsage expr: DCGM_FI_DEV_FB_USED / DCGM_FI_DEV_FB_TOTAL 0.9 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: High GPU memory usage description: GPU memory usage is {{ $value }}%然后在prometheus.yml中添加rule_files: - alerts.yml5. 监控系统优化与维护5.1 性能优化建议数据采样频率调整生产环境15-30秒采样一次测试环境60秒采样一次调整scrape_interval参数数据保留策略# 启动Prometheus时添加参数 ./prometheus --config.fileprometheus.yml \ --storage.tsdb.retention.time30d \ --storage.tsdb.retention.size100GB5.2 常见问题解决问题1Prometheus占用内存过高# 解决方案限制内存使用 ./prometheus --config.fileprometheus.yml \ --storage.tsdb.retention.time7d \ --web.config.fileweb.yml问题2GPU指标采集不到# 检查DCGM Exporter是否运行 docker ps | grep dcgm # 检查端口是否开放 netstat -tulnp | grep 9400问题3Grafana面板无数据检查Prometheus数据源配置确认Prometheus中是否有对应指标检查时间范围设置6. 总结通过本教程您已经完成了HunyuanVideo-Foley服务的监控系统部署可以实时监控GPU使用情况利用率、显存、温度等关键指标系统资源CPU、内存、磁盘和网络服务指标QPS、请求延迟、错误率自定义告警设置阈值触发通知这套监控系统将帮助您及时发现性能瓶颈优化资源利用率保证服务稳定性分析历史性能数据建议定期检查监控数据根据实际使用情况调整告警阈值和面板配置以获得最佳的监控效果。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。