真要落地Grok-1监控，其实是三步走的事儿：先让服务把指标暴露出来，然后让Prometheus去采集，最后在Grafana里把仪表盘搞起来。具体来说，就是启用了/metrics端点（记得加--metrics-enabled=true），配好Prometheus的抓取任务（grokai和nvidia-dcgm都得安排上），然后在Grafana里把ID 18608那个仪表盘导进来，顺带设好P95延迟和GPU显存的告警。
要是你已经把Grok-1这个分布式AI模型部署好了，但GPU显存蹭蹭往上涨、推理延迟突然翻个倍、专家模型调用动不动就失败，而你却啥也不知道——那说明你的监控仪表盘还没真正落地。指标暴露、采集、可视化这三个环节，肯定至少有哪个地方断了。
启用Grok-1服务的/metrics端点
先说第一步：确认服务启动时已经把指标导出功能打开了。Grok-1启动命令里，必须带上【--metrics-enabled=true】这个参数，不然/metrics路径直接给你返回404，后面所有监控步骤都白搭。
然后，检查一下HTTP服务端口（比如8000）是不是对外暴露的，能不能直接访问 http://grokai-service:8000/metrics。返回的内容应该是纯文本格式的Prometheus指标，里面得有gpu_memory_used_bytes、inference_latency_seconds、expert_call_count这些关键行；要是返回空页面或者HTML错误页，说明服务没正确加载指标中间件。
这一步其实很简单，直接curl一下就能验证。但关键在于，必须在部署完马上就测，千万别等到出了故障才想起来补。
配置Prometheus抓取Grok-1指标
方法一：直接改prometheus.yml文件，在scrape_configs段落末尾加个新任务：
- job_name: 'grokai'
static_configs:
- targets: ['grokai-service:8000']
方法二：如果想一块儿把Grok-1和GPU指标都采集了，那还得额外加个NVIDIA DCGM Exporter任务：
- job_name: 'nvidia-dcgm'
static_configs:
- targets: ['nvidia-docker-host:9100']
这里必须注意：【targets地址得用容器网络能解析的名字或者宿主机IP，千万别填localhost】，不然Prometheus因为网络不可达，会一直显示“down”状态。
在Grafana中接入Prometheus并导入仪表盘
① 打开Grafana Web界面（默认 http://your-ip:3000），用admin/admin登录，然后改下初始密码。
② 点左上角齿轮图标 → 「Data Sources」→ 「Add data source」→ 选 Prometheus。
③ 在URL栏填Prometheus服务地址，比如 http://prometheus:9090（Docker容器间通信）或者 http://192.168.1.139:9090（物理机直连）。
④ 点「Sa ve & test」，看到绿色提示「Data source is working」才算成。
⑤ 返回首页 → 「+」→ 「Import」→ 在「Import via grafana.com」框里输入模板ID 【18608】 → 点Load → 选刚才配好的Prometheus数据源 → Import。
手动创建关键指标面板
新建Dashboard → 点「Add new panel」→ 在Query字段输入：
gpu_memory_used_bytes / gpu_memory_total_bytes * 100
图例设成「GPU显存使用率(%)」，图表类型选「Gauge」，阈值设成 85/95/100 —— 超过85%就变黄，95%变红，这是防OOM的关键红线。
再建一个面板，Query写：
histogram_quantile(0.95, rate(inference_latency_seconds_bucket[5m]))
标题写「P95推理延迟(s)」，图表类型选「Stat」，单位设成 seconds。这个值要是持续超过2.5秒，说明模型调度或者GPU计算已经出瓶颈了。
注意：千万别用 a vg_over_time(inference_latency_seconds[5m])，它会掩盖长尾延迟，导致误判。
配置实时告警规则
进Grafana左侧菜单「Alerting」→ 「Alert rules」→ 「New alert rule」：
规则名称填「Grok-1 P95延迟超限」；
Expression填：
histogram_quantile(0.95, rate(inference_latency_seconds_bucket[5m])) > 2.5
评估频率设成「1m」，持续时间选「3m」；
通知渠道选Email或者Webhook，目标地址填运维邮箱或者企业微信机器人URL。
【告警条件必须绑 quantile="0.95"，而不是a vg，不然单次毛刺就会触发误报】。