模型服务性能监控
监控延迟、吞吐、并发、错误率、超时、资源利用率和推理队列，保障服务稳定。
服务概述
构建大模型应用上线后的持续监控、评测与维护闭环
大模型应用上线后，稳定运行并不只看服务是否可用，还要持续关注响应延迟、调用失败、Token成本、回答质量、RAG召回、工具调用成功率、安全风险和用户反馈。缺少监控维护会让问题在业务侧累积。
申美通过监控指标体系、日志追踪、质量评测、异常告警、巡检复盘和优化建议，帮助企业建立大模型应用持续运营能力，让AI系统能被管理、被验证、被改进。
性能监控 / 质量评测 / 持续维护
让大模型应用上线后保持稳定、可控、可优化的运行状态。
典型场景
典型场景与解决方案
应用质量评测与回归
周期性评估回答准确性、格式合规、RAG引用、工具调用和任务完成率。
成本与资源优化
分析Token消耗、模型调用量、缓存命中、资源利用和峰谷趋势，给出成本优化建议。
安全与合规告警
监控敏感信息、越权调用、异常Prompt、越界输出和高风险会话，建立告警与处置流程。
日志追踪与问题定位
打通调用链路、上下文、检索片段、工具返回、模型输出和用户反馈，提升问题定位效率。
模型漂移与持续维护
识别知识过期、样本分布变化、质量下降和反馈聚类问题，推动知识、Prompt、RAG和模型版本迭代。
服务组合
面向大模型监控维护的服务组合
监控指标层
- 性能指标与SLA定义
- 调用链路与日志采集
- 资源利用与成本指标
- 告警规则与通知策略
质量评测层
- 线上样本抽检评测
- RAG与工具调用质量分析
- 回归集周期测试
- 用户反馈与低分样本归因
安全治理层
- 敏感信息与越权监控
- 异常Prompt与风险输出识别
- 审计日志与合规报告
- 处置流程与责任边界
维护优化层
- 巡检报告与优化建议
- 知识和Prompt持续更新
- 容量与成本优化
- 运维交接与持续支持
交付闭环
从监控建设到持续优化的维护闭环
让大模型应用上线后的性能、质量、安全和成本都有运营抓手。
交付过程围绕可观测、可评测、可告警、可复盘展开，帮助客户持续维护AI应用的业务可信度。
运行现状与指标诊断
梳理模型服务、应用链路、调用规模、质量问题和运维目标，定义监控指标。
- 现状评估
- 指标体系
- SLA目标
监控看板与告警设计
建设性能、质量、成本、安全和业务效果看板，配置告警和处置流程。
- 监控看板
- 告警规则
- 处置流程
评测巡检与问题治理
定期开展质量评测、日志分析、问题归因和优化复测，推动问题闭环。
- 质量巡检
- 问题归因
- 优化复测
持续维护与迭代优化
根据运行数据和业务反馈持续优化知识、Prompt、模型版本、容量和成本。
- 巡检报告
- 迭代优化
- 运维交接
专家方案
申美专家团队将基于您的模型应用、调用规模与运维目标提供监控维护方案建议。
带着现有架构、调用日志、质量问题或成本压力来沟通，我们会帮助您建立大模型应用的监控与维护闭环。