模型推理准确率下降时的告警策略

模型推理准确率下降时的告警策略

在机器学习模型生产环境中，准确率是核心监控指标。当准确率出现异常波动时，需要建立快速响应机制。

监控指标配置

# 准确率监控指标定义
metrics:
  accuracy_rate:
    type: gauge
    description: 模型推理准确率
    labels:
      model_version: v1.2.3
      environment: production
  
  # 基线准确率
  baseline_accuracy:
    type: gauge
    description: 历史基线准确率
    labels:
      model_version: v1.2.3

告警规则设置

当准确率下降超过3%时触发告警，配置如下：

# Prometheus告警规则
rule_files:
  - model_alerts.yml

rules:
  - alert: AccuracyDrop
    expr: (1 - (model_accuracy_rate / model_baseline_accuracy)) > 0.03
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
      team: ml-engineering
    annotations:
      summary: "模型准确率下降超过3%"
      description: "当前准确率 {{ $value }}，基线准确率 {{ $labels.baseline_accuracy }}"

复现步骤

1. 模拟准确率下降：curl -X POST /metrics/accuracy -d '{"rate": 0.92}'
2. 观察Prometheus监控面板
3. 等待5分钟确认告警触发
4. 查看钉钉/邮件告警通知

响应流程

• 自动化回滚至上一版本
• 发送告警到Slack频道
• 通知数据科学家分析原因