实时模型性能数据可视化界面设计

实时模型性能数据可视化界面设计

核心监控指标配置

在构建模型监控系统时，需重点关注以下关键指标：

• 准确率(Accuracy)：通过model.metrics.accuracy实时采集，设置阈值0.95作为告警基准
• AUC值：使用sklearn.metrics.roc_auc_score计算，当低于0.8时触发警告
• 预测延迟(Prediction Latency)：监控单次预测耗时，超过200ms时告警
• 数据漂移检测：采用Kolmogorov-Smirnov检验，p值小于0.05时触发

可视化界面实现

import dash
import plotly.graph_objs as go
from dash import dcc, html

class ModelMonitorDashboard:
    def __init__(self):
        self.app = dash.Dash(__name__)
        self.setup_layout()
        
    def setup_layout(self):
        self.app.layout = html.Div([
            html.H1("模型性能实时监控"),
            dcc.Graph(id='accuracy-chart'),
            dcc.Graph(id='latency-chart'),
            html.Div(id='alert-container')
        ])

    def create_alert_config(self):
        return {
            'accuracy': {'threshold': 0.95, 'severity': 'warning'},
            'auc': {'threshold': 0.8, 'severity': 'critical'},
            'latency': {'threshold': 200, 'severity': 'error'}
        }

告警触发机制

配置Prometheus告警规则文件：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.95
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型准确率低于阈值"

数据采集脚本

import requests
class MetricsCollector:
    def collect_metrics(self):
        metrics = {
            'accuracy': self.get_accuracy(),
            'auc': self.get_auc(),
            'latency': self.get_latency()
        }
        # 推送至Prometheus
        for key, value in metrics.items():
            self.push_metric(key, value)

通过以上配置，可实现7×24小时不间断模型性能监控，确保业务连续性。