机器学习模型部署后的性能回归测试

机器学习模型部署后的性能回归测试

背景

模型上线后，性能监控是确保业务连续性的关键环节。本文将介绍如何构建一套完整的性能回归测试体系。

核心监控指标

1. 推理延迟

• P95延迟 > 200ms 告警
• 平均延迟波动 > 15% 告警

import prometheus_client
from prometheus_client import Histogram

# 定义延迟指标
inference_latency = Histogram('model_inference_latency_seconds', 'Inference latency')

@inference_latency.time()
def predict(data):
    # 模型推理逻辑
    return model.predict(data)

2. 准确率监控

• 精确率下降 > 5% 告警
• AUC值低于0.85 告警

告警配置方案

Prometheus告警规则:

- alert: ModelPerformanceDegradation
  expr: 
    rate(model_inference_latency_seconds_count[5m]) > 100
    and
    model_inference_latency_seconds_sum / model_inference_latency_seconds_count < 0.15
  for: 10m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型性能下降"

监控面板:

• 延迟趋势图
• 准确率变化曲线
• 错误率分布

实施步骤

1. 部署Prometheus + Grafana监控系统
2. 集成模型推理指标收集
3. 设置告警阈值并验证
4. 建立自动化回归测试流程