ts.metrics 包

子模块

ts.metrics.dimension 模块

模型服务器指标的 Dimension 类

class ts.metrics.dimension.Dimension(name, value)

基类： object

定义键值对的 Dimension 类

to_dict()

返回一个字典

ts.metrics.metric 模块

模型服务器的 Metric 类

class ts.metrics.metric.Metric(name, value, unit, dimensions, request_id=None, metric_method=None)

基类： object

用于生成指标并将其打印到 worker 的标准输出的类

reset()

将 Metric 值重置为 0

to_dict()

返回一个有序字典

update(value)

Metric 类的更新函数

参数：

value (int, float) – 要更新的指标

ts.metrics.metric_collector 模块

系统指标和进程指标脚本的单一入口点

ts.metrics.metric_encoder 模块

用于 json 转储的 Metric Encoder 类

class ts.metrics.metric_encoder.MetricEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

基类： JSONEncoder

用于对 Metric 对象进行 json 编码的编码器类

default(obj)

仅当对象类型为 Metric 时重写

ts.metrics.metrics_store 模块

指标收集模块

class ts.metrics.metrics_store.MetricsStore(request_ids, model_name)

基类： object

已废弃 用于创建、修改不同指标并将它们保存在字典中的类

add_counter(name, value, idx=None, dimensions=None)

添加计数器指标或递增现有计数器指标

参数：

• name (str) – 指标名称

• value (int) – 指标值

• idx (int) – 批次中的 request_id 索引

• dimensions (list) – 指标的维度列表

add_error(name, value, dimensions=None)

添加错误指标 :param name: 指标名称 :type name: str :param value: 指标值，在此情况下为 str :type value: str :param dimensions: 指标的维度列表 :type dimensions: list

add_metric(name, value, unit, idx=None, dimensions=None)

添加一个支持自定义指标的通用指标

参数：

• name (str) – 指标名称

• value (int, float) – 指标值

• idx (int) – 批次中的 request_id 索引

• unit (str) – 指标单位

• dimensions (list) – 指标的维度列表

add_percent(name, value, idx=None, dimensions=None)

添加基于百分比的指标

参数：

• name (str) – 指标名称

• value (int, float) – 指标值

• idx (int) – 批次中的 request_id 索引

• dimensions (list) – 指标的维度列表

add_size(name, value, idx=None, unit='MB', dimensions=None)

添加基于大小的指标

参数：

• name (str) – 指标名称

• value (int, float) – 指标值

• idx (int) – 批次中的 request_id 索引

• unit (str) – 指标单位，此处默认为 'MB'，也支持 'kB'、'GB'

• dimensions (list) – 指标的维度列表

add_time(name, value, idx=None, unit='ms', dimensions=None)

添加基于时间的指标，如延迟，默认单位为 'ms'

参数：

• name (str) – 指标名称

• value (int) – 指标值

• idx (int) – 批次中的 request_id 索引

• unit (str) – 指标单位，此处默认为 ms，也接受 s

• dimensions (list) – 指标的维度列表

ts.metrics.process_memory_metric 模块

在此收集进程内存使用指标 传入一个 json、pids 集合和 gpuID

ts.metrics.process_memory_metric.check_process_mem_usage(stdin)

返回：

mem_utilization

返回类型：

float

ts.metrics.process_memory_metric.get_cpu_usage(pid)

使用 psutil 获取 CPU 内存 :param pid: str :return: int

ts.metrics.system_metrics 模块

为前端收集系统指标的模块

ts.metrics.system_metrics.collect_all(mod, num_of_gpu)

收集所有系统指标。

参数：

• mod –

• num_of_gpu –

返回：

ts.metrics.system_metrics.cpu_utilization()

ts.metrics.system_metrics.disk_available()

ts.metrics.system_metrics.disk_used()

ts.metrics.system_metrics.disk_utilization()

ts.metrics.system_metrics.gpu_utilization(num_of_gpu)

收集 GPU 指标。

参数：

num_of_gpu –

返回：

ts.metrics.system_metrics.memory_available()

ts.metrics.system_metrics.memory_used()

ts.metrics.system_metrics.memory_utilization()

ts.metrics.unit 模块

定义单位映射的模块

class ts.metrics.unit.Units

基类： object

定义元素的单位

模块内容

这是存放所有 Python worker 指标的文件夹。