一、前提条件
·已创建并运行模型服务。基础流程详见 部署在线推理服务（REST API）。
·启用推理表前，需对目标 Catalog / Schema 拥有 Use Catalog、Use Schema、Create Table 权限。
二、查看运行指标
平台提供两处监控视图，分别位于服务与版本两级页面：
调用监控 （服务详情页 > 服务版本下的页签）：按时间范围（近 1 小时、近 24 小时、近 7 天，或自定义起止时间）按调用方式（如 http）展示调用统计（次）。
| 指标 | 说明 |
| 接收请求数 | 服务收到的请求总数。 |
| 成功请求数 | 正常返回的请求数。 |
| 失败请求数 | 返回错误的请求数。 |
| 被限制请求数 | 触发请求限流被拒绝的请求数。 |
监控 （版本详情页 > 实例列表下的页签）：按时间范围与 时间粒度 （全部 / 1 分钟等）、按实例查看流量信息。
| 类型 | 指标 | 说明 |
| 流量信息 | 网络流量（MBytes） | 服务实例的网络数据传输下行（入口）流量。反映模型服务的通信负载，突发流量可能预示请求量激增或异常调用，可结合 QPS 一起分析。 |
| 流量信息 | QPS（次 / 秒） | 每秒处理的请求数（Query Per Second），衡量服务吞吐量的核心指标。 |
| 流量信息 | QPS 限流（次 / 秒） | 主动限制每秒最大请求数的机制，超过阈值的请求会被拒绝。 |
| 流量信息 | 并发请求数 | 同一时刻正在处理的请求数量（包括等待和计算中的请求）。 |
| 资源信息 | CPU 使用率（%） | 服务实例的 CPU 资源占用百分比。 |
| 资源信息 | MEM 使用率（%） | 服务实例的内存占用百分比。 |
| 资源信息 | 显存使用率（%） | 服务实例的 GPU 显存使用占用百分比。 |
| 资源信息 | GPU 使用率（%） | 服务实例的 GPU 计算单元负载百分比。 |
| 实例信息 | 实例数量 | 当前配置的服务实例总数（包括启动中、运行中、异常等所有状态）。 |
| 实例信息 | 运行中实例数量 | 实际正常处理请求的实例数。 |
三、查看实例日志
服务创建时如已开启 服务日志投递 （日志服务），即可在 版本详情页 > 实例列表 > 日志 页签查看实例日志。
1. 选择 实例名称 与 时间范围 （如近 24 小时，或自定义起止时间）。
2. 可开启 自动刷新 持续拉取最新日志，开启 日志换行 优化长日志展示。
3. 在搜索框按 完整单词 检索关键字（如错误码、Trace ID）。
实例日志主要用于排查系统级问题（连接超时、模型加载失败、内存溢出）。如需基于请求、响应做特征偏移、效果监控等深度分析，请使用推理表能力。
注意：日志服务默认存储 15 天，长期分析建议同时启用推理表，将明细持久化到 Catalog。
四、通过 SDK 查询实例日志与重启实例
除控制台外，也可通过 MLflow Deployments SDK 在 Notebook / Python 任务中按时间区间分页拉取实例日志、重启异常实例（SDK 接入方式详见 部署在线推理服务）。
按时间区间分页拉取实例日志：
import datetime as dtend = dt.datetime.now(dt.timezone(dt.timedelta(hours=8)))start = end – dt.timedelta(hours=1)ctx = Nonewhile True: resp = client.get_pod_logs( service_id=service_id, pod_name=f"{service_id}-*", # 支持通配符匹配该服务下的实例 limit=200, # 单次条数建议 ≤ 500 start_time=start.isoformat(), # ISO 8601，务必带时区（如 +08:00） end_time=end.isoformat(), context=ctx, # 翻页上下文，来自上次响应 ) for entry in resp["logs"]: print(entry.get("timestamp"), entry.get("pod_name"), entry.get("message")) ctx = resp["context"] if not ctx: # 空字符串表示已到末页 break
重启（重建）指定实例，用于应对内存溢出、健康检查持续失败等异常：
resp = client.restart_pod(service_id=service_id, pod_name="ms-xxxxxx-1abc-xxxx")print(resp["request_id"])
五、查看服务事件
进入 版本详情页 > 实例列表 > 事件 页签，可查看实例底层资源的运行事件，用于排查副本拉起失败、健康检查异常等问题。事件列表字段：
| 字段 | 说明 |
| 首次出现时间 / 最后出现时间 | 该事件首次与最近一次发生的时间。 |
| 级别 | Normal（正常）或 Warning（告警）。 |
| 资源类型 | 触发事件的底层资源类型，可按类型筛选，包括 Pod、Deployment、ReplicaSet、Service、Ingress、Endpoints、HorizontalPodAutoscaler、DistDeployment、PyTorchJob 等。 |
| 资源名称 | 触发事件的具体资源名称（如实例名 ms-xxxxxx-1-xxxx）。 |
| 详细描述 | 事件详情，如 Readiness probe failed、pod group is ready 等。 |
| 出现次数 | 该事件累计发生的次数。 |
可开启 自动刷新 持续拉取最新事件。
注意：事件仅保留最近 15 天内的记录，请尽快查阅。
事件用于排查\\突然变化\\类问题（副本异常退出、健康检查持续失败、扩缩容未生效等），是定位实例级故障的首选入口。
六、服务日志投递及推理表收集
支持将推理服务日志投递至指定的 CLS 中，并且支持开启推理表（Inference Table）收集，将服务的请求 payload 与响应 payload 实时写入 Catalog 中的 Delta 表，作为后续质量监控的事实数据。
七、在新建服务时启用
在新建服务的 高级配置 > 服务日志投递 处打开开关后，配置 CLS 投递：
| 参数 | 说明 | 是否必填 | 默认值 |
| 日志集 | CLS 的日志集，用于投递服务日志。 | 是 | — |
| 日志主题 | CLS 的日志主题，用于投递服务日志。 | 是 | — |
然后开启推理表收集 ，依次配置：
| 参数 | 说明 | 是否必填 | 默认值 |
| Catalog | 推理表所在的 Catalog。下拉中只展示当前账号有 Use Catalog 权限的 Catalog。 | 是 | — |
| Schema | 推理表所在的 Schema。下拉中只展示有 Use Schema 与 Create Table 权限的 Schema。 | 是 | — |
| 表名前缀 | 推理表名称的前缀。填写后表名为 {前缀}；未填写时表名默认为 {服务名称}_payload。 | 否 | — |
平台会自动在指定 Catalog / Schema 下创建 Delta 表，并维护字段结构与样例数据。
八、在已运行服务上二次启用、关闭
服务详情页 → 编辑高级配置 ：
·新建时未启用 → 编辑时可二次开启。
·新建时已启用 → 编辑时可二次关闭。关闭后历史推理表保留在 Catalog 中，仅停止后续写入。
九、推理表常见字段
平台默认包含的字段：
·请求时间戳。
·请求唯一 ID（Trace ID）。
·输入 payload（JSON）。
·输出 payload（JSON）。
·模型名称、模型版本、服务版本。
具体字段会根据模型类型（分类、回归、深度学习）自动适配。进入 Catalog 中对应表的 概览 页可查看完整 Schema、示例数据与表属性。
十、基于推理表发起质量监控
推理表落库后，可在推理表详情页或数据质量模块中，以推理表为事实表创建质量监控任务（数据漂移、模型效果、公平性等长周期监控）。具体指标与配置方式详见 数据质量。
十一、常见问题
Q：为什么推理表里没有数据？
A：依次确认：① 服务高级配置中推理表开关已打开；② 服务有真实流量进入；③ 当前账号对推理表所在 Catalog / Schema 拥有读权限。如以上都满足仍无数据，进入版本详情页 日志 页签查看是否有 Catalog 写入失败的报错。
Q：日志服务和推理表的区别？
A：日志服务是实时排查工具 ，存放系统级请求、响应日志、保留期较短，不适合长周期分析；推理表是结构化离线事实表 ，存于 Catalog，可被 SQL 查询、可做漂移监控、可作为重训样本来源。
十二、相关文档
·模型服务
·部署在线推理服务（REST API）
·资源配置与自动伸缩
·数据质量
·设置通知渠道