机器学习模型性能波动监控方法

机器学习模型性能波动监控方法

在生产环境中，ML模型的性能波动往往导致业务指标下降。本文提供一套完整的监控方案。

核心监控指标

模型输出质量指标：

• 准确率变化率（>5%波动触发告警）
• 置信度分布偏移（标准差超过0.15）
• 模型响应时间（>200ms）

实施步骤

1. 配置Prometheus监控

scrape_configs:
  - job_name: 'ml_model'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

2. 设置Grafana仪表盘

• 准确率趋势图（5分钟采样）
• 响应时间分布直方图

3. 告警规则配置

alert_rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: rate(model_accuracy[5m]) < -0.05
    for: 2m
    labels:
      severity: critical

复现路径

1. 部署Prometheus服务
2. 集成模型监控端点
3. 配置Grafana可视化
4. 设置阈值告警规则

此方案可快速部署，适用于各类生产环境。