监控大模型训练的关键是以可观测性为核心，统一指标、日志与追踪，围绕吞吐与时延、资源效率与通信、模型与数据质量、稳定性与成本建立SLO驱动的看板与告警。通过系统级（GPU/IO/网络）、训练级（步时/吞吐/梯度/checkpoint）、质量级（损失/评测/漂移）三层指标与分布式追踪，及时定位瓶颈与异常；结合Prometheus/Grafana、OpenTelemetry与实验追踪工具，打通国内外云平台以形成端到端闭环。同时落实数据谱系、模型卡与审计，自动化质量闸与阈值自适应，持续降低失败率与成本并稳定提升模型质量与迭代效率。