Prometheus部署yolo
时间: 2025-01-14 14:14:22 浏览: 45
### 部署YOLO模型至Prometheus
为了实现YOLO模型在Prometheus上的部署,主要涉及两个方面的工作:一是确保YOLO模型能够正常工作;二是通过Prometheus监控系统的性能指标。具体来说:
#### YOLO模型集成与启动
对于YOLO模型的集成部分,在指定路径下执行脚本文件`start_yolov5openvino_server.sh`可以完成YOLO V5版本基于OpenVINO优化后的服务器端初始化配置[^3]。
```bash
cd <path-to-Prometheus>/
./Scripts/start_yolov5openvino_server.sh
```
接着在一个新的终端窗口中启动ROS节点来加载YOLO检测功能模块:
```bash
roslaunch prometheus_detection yolov5_intel_openvino.launch
```
#### 使用Prometheus进行性能监测
针对Prometheus监控设置,则需引入Python库`prometheus_client`用于创建HTTP服务接口以及定义特定的服务质量度量标准(例如请求处理时间)。下面展示了如何利用装饰器机制记录每次调用inference函数所耗费的时间,并将其作为名为'request_processing_seconds'的摘要数据上报给Prometheus客户端实例[^2]。
```python
from prometheus_client import start_http_server, Summary
# 定义一个Summary类型的对象用来跟踪API响应耗时情况
REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')
@REQUEST_TIME.time()
def inference(img):
"""模型推理过程"""
...
# 开启HTTP Server监听来自外部访问者发起的数据抓取请求
start_http_server(8000)
```
上述操作使得可以通过浏览器或其他工具轻松获取到有关YOLO模型推断过程中各项资源消耗状况的信息,进而帮助运维人员更好地理解系统行为模式并及时作出调整决策。
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