基于APM工具的模型性能监控实践

基于APM工具的模型性能监控实践

监控指标配置

在构建机器学习模型监控系统时，我们重点关注以下核心指标：

推理延迟（Latency）：设置95%分位数延迟超过500ms时触发告警。使用Prometheus采集model_inference_duration_seconds指标，配置告警规则：

- alert: HighInferenceLatency
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.5
  for: 2m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型推理延迟过高"

准确率下降（Accuracy Drop）：监控预测结果与历史基准的偏差。通过model_accuracy指标，设置30分钟内准确率下降超过2%时告警。

告警配置方案

使用Grafana集成Prometheus进行可视化监控，配置以下告警策略：

1. 即时告警：针对推理延迟和错误率设置即时触发条件
2. 趋势分析：通过rate()函数计算指标变化率，识别模型性能退化趋势
3. 分层告警：设置不同严重级别（warning、critical）的阈值

实施步骤

1. 集成Prometheus客户端到模型推理服务
2. 配置Grafana仪表板展示关键指标
3. 设置钉钉/企业微信告警通知

此方案可复现于任何基于Python的机器学习服务中。