Pytorch图像去噪实战（七十一）：Prometheus + Grafana监控GPU去噪服务，构建可视化运维看板

一、问题场景：服务上线了，但GPU到底有没有被用起来？

图像去噪服务上线后，最常见的尴尬是：

接口能访问，但不知道服务到底跑得健不健康。

尤其是 GPU 推理服务，问题更复杂：

• GPU 利用率是否正常
• 显存是否持续上涨
• 请求耗时是否变慢
• 错误率是否升高
• 哪个模型调用最多
• 是否出现长尾慢请求
• GPU 是否空闲但接口仍然慢

如果没有监控，排查问题只能靠猜。

所以这一篇我们搭建一套基础监控体系：

FastAPI 指标暴露 Prometheus 采集 Grafana 可视化

二、整体架构

FastAPI Denoise Service | | /metrics v Prometheus | v Grafana Dashboard

如果是