机器学习模型性能下降告警策略

机器学习模型性能下降告警策略

在ML系统运维中，模型性能监控是保障业务稳定的核心环节。本文将分享一套可复现的性能下降告警配置方案。

核心监控指标设置

首先配置以下关键指标：

• 准确率(Accuracy)：设置阈值为0.95，当连续3个采样周期下降超过2%时触发告警
• AUC值：基准值0.92，下降5%以上启动预警
• 预测延迟：平均响应时间超过100ms时告警
• 模型输出分布：使用KL散度监控输入分布变化

告警配置代码示例

from prometheus_client import Gauge
import time

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.accuracy = Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy')
        self.auc = Gauge('model_auc', 'Current model AUC')
        
    def check_performance(self, current_acc, current_auc):
        # 准确率下降检测
        if current_acc < 0.95 and self._is_declining(current_acc, 3):
            self._trigger_alert('accuracy_decline', f'Accuracy dropped to {current_acc}')
        
        # AUC下降检测
        if current_auc < 0.92 and self._calculate_trend(current_auc) < -0.05:
            self._trigger_alert('auc_decline', f'AUC dropped to {current_auc}')

    def _is_declining(self, value, periods):
        # 实现滑动窗口检测逻辑
        pass

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置上述指标收集器
3. 设置告警规则：model_accuracy < 0.95 且 model_auc < 0.92
4. 验证告警触发机制

这套方案可有效识别模型性能异常，确保及时响应。