模型推理时间异常波动的告警机制

模型推理时间异常波动的告警机制

在机器学习模型生产环境中，推理时间波动是影响系统稳定性的关键指标。本文将构建一套完整的推理时间监控与告警体系。

核心监控指标

# 推理时间指标收集
- avg_inference_time: 平均推理时间(ms)
- p95_inference_time: 95%分位数推理时间(ms)
- max_inference_time: 最大推理时间(ms)
- inference_time_std: 推理时间标准差
- throughput: 每秒处理请求数

告警配置方案

基于Prometheus和Grafana的监控架构：

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: inference_time_alerts
  rules:
  - alert: HighInferenceTime
    expr: avg_inference_time > 500
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "推理时间过高"
      description: "平均推理时间超过500ms，当前值 {{ $value }}ms"

  - alert: InferenceTimeFluctuation
    expr: rate(inference_time[1m]) > 0.3 * avg_inference_time
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "推理时间波动异常"
      description: "推理时间波动超过平均值的30%"

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置模型服务指标暴露端点
3. 应用上述告警规则
4. 使用Grafana创建仪表板

通过该方案，可实现对推理时间异常波动的实时监控与预警，确保模型服务稳定性。