模型推理吞吐量异常监控方法

模型推理吞吐量异常监控方法

在机器学习模型生产环境中，推理吞吐量是核心性能指标。本文将详细介绍如何构建有效的监控方案。

核心监控指标

关键指标包括：

• QPS (每秒请求数)：单位时间内的请求处理量
• 平均响应时间：单次请求的平均耗时
• 吞吐量：每秒处理的样本数
• 错误率：失败请求占比

告警配置方案

# Prometheus告警规则示例
groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: avg_over_time(http_request_duration_seconds[5m]) > 1000
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型响应延迟过高"
      description: "平均响应时间超过1秒，持续2分钟"
  
  - alert: LowThroughput
    expr: rate(model_requests_total[1m]) < 50
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型吞吐量骤降"
      description: "每分钟请求数低于50，持续5分钟"

实施步骤

1. 配置Prometheus采集指标
2. 设置阈值告警规则
3. 集成企业微信/钉钉通知
4. 建立性能基线对比机制

该方案通过实时监控QPS和响应时间，能够快速发现推理性能异常，为模型调优提供数据支撑。