模型训练过程可视化监控

模型训练过程可视化监控

核心监控指标配置

1. 训练损失与验证损失

• 指标：loss, val_loss
• 监控频率：每5分钟采集一次
• 可视化：使用TensorBoard或Prometheus + Grafana

2. 模型性能指标

• 指标：accuracy, precision, recall, f1_score
• 阈值设置：精度低于0.85触发告警
• 采集方式：通过MLflow或Wandb记录

告警配置方案

Prometheus告警规则示例：

groups:
- name: model-training
  rules:
  - alert: HighTrainingLoss
    expr: loss > 0.5
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "训练损失过高"
      description: "模型训练损失超过阈值0.5，持续5分钟"

  - alert: PerformanceDegradation
    expr: accuracy < 0.85
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型性能下降"
      description: "准确率低于85%，持续10分钟，需要人工干预"

3. 系统资源监控

• 指标：cpu_usage, memory_usage, gpu_utilization
• 告警阈值：CPU使用率超过90%或内存使用率超过85%
• 监控工具：使用Prometheus + node_exporter

可复现步骤

1. 配置Prometheus采集器
2. 在训练脚本中添加指标记录
3. 设置告警规则并部署
4. 配置Grafana面板展示实时监控

通过上述配置，可实现对模型训练全过程的实时监控和自动告警。