基于Prometheus的模型训练集分布监控

基于Prometheus的模型训练集分布监控

踩坑记录

最近在搭建模型监控平台时，发现训练集分布漂移问题频发却无从下手。经过一周的排查，终于搞定了基于Prometheus的训练集分布监控方案。

核心指标配置

首先需要采集以下关键指标：

# metrics.yml
- name: training_data_distribution
  help: "Training data feature distribution"
  type: histogram
  labels: ["feature_name", "model_version"]
  buckets: [0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0]

告警规则配置

# alerting.yml
- alert: TrainingDistributionDrift
  expr: histogram_quantile(0.5, rate(training_data_distribution_bucket[5m])) > 100
  for: 3m
  labels:
    severity: critical
    team: ml-engineering
  annotations:
    summary: "Training data distribution drift detected"
    description: "Feature {{ $labels.feature_name }} shows significant distribution change"

实现步骤

1. 在训练代码中集成prometheus_client
2. 每个batch收集特征分布
3. 配置Prometheus抓取目标
4. 设置告警规则并验证

避坑指南

⚠️ 切勿使用平均值监控，应使用分位数；⚠️ 告警阈值需根据业务场景动态调整。