机器学习模型部署后监控点设计

机器学习模型部署后监控点设计

作为DevOps工程师，在ML模型上线后需要建立完善的监控体系。以下是我总结的监控点设计方案。

核心监控指标配置

模型性能指标：

• 响应时间：设置P95响应时间超过200ms时告警
• 准确率：当准确率下降超过5%触发告警
• F1分数：F1分数低于0.85时产生告警

# Prometheus监控配置示例
- job_name: 'ml-model-monitor'
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8000']
  metric_relabel_configs:
    - source_labels: [__name__]
      regex: 'model_accuracy|response_time'
      action: keep

资源使用率监控：

• CPU使用率超过90%持续5分钟
• 内存使用率超过85%
• GPU内存使用率超过95%

告警配置方案

基于Grafana告警规则：

{
  "condition": "query(A > 1000) and query(B > 100)"
}

当模型响应时间超过阈值时，自动触发Slack通知并创建Jira工单。

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置模型指标暴露端点
3. 设置Grafana仪表板
4. 配置告警规则并测试验证