模型输入输出数据格式异常监控
在机器学习模型运行时监控中，输入输出数据格式异常是最常见的问题之一。本文将详细介绍如何构建完整的数据格式监控体系。
核心监控指标
- 输入数据类型验证：
import pandas as pd
from schema import Schema, Optional, And, Use
def validate_input_schema(data):
schema = Schema({
'user_id': str,
'features': [float],
'timestamp': str
})
return schema.validate(data)
- 输出数据结构检查：
def validate_output_format(predictions):
expected_keys = ['prediction', 'confidence', 'model_version']
for pred in predictions:
if not all(key in pred for key in expected_keys):
raise ValueError(f"Missing keys in prediction: {pred}")
告警配置方案
阈值设置：
- 输入格式错误率 > 5% 时触发严重告警
- 输出格式异常率 > 3% 时触发警告
监控脚本示例：
from prometheus_client import Counter, Histogram
input_errors = Counter('model_input_errors_total', 'Input format errors')
output_errors = Counter('model_output_errors_total', 'Output format errors')
# 在模型推理后添加
try:
validate_input_schema(input_data)
except Exception as e:
input_errors.inc()
send_alert("输入数据格式异常", str(e))
告警触发条件：当连续5分钟内错误率超过阈值时，通过Slack或钉钉推送告警通知。
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