基于阈值比较的模型性能告警

基于阈值比较的模型性能告警

在机器学习模型的生产环境中，建立有效的性能监控体系至关重要。本文将详细介绍如何通过阈值比较方式构建模型性能告警系统。

核心监控指标

1. 模型预测准确率

# 基于滑动窗口计算准确率
accuracy = correct_predictions / total_predictions

当准确率低于85%时触发告警。

2. 模型响应延迟

# 记录请求处理时间
latency = response_time - request_time

当平均延迟超过500ms时触发告警。

3. 数据分布偏移

# 使用KS检验检测数据分布变化
ks_statistic = ks_2samp(current_data, reference_data)

当KS统计量大于0.1时触发告警。

告警配置方案

创建监控规则配置文件：

alerts:
  - name: accuracy_drop
    metric: model_accuracy
    threshold: 0.85
    operator: "<"
    severity: critical
    duration: 300s
  
  - name: latency_high
    metric: request_latency
    threshold: 500
    operator: ">"
    severity: warning
    duration: 60s

实现步骤

1. 配置Prometheus监控指标收集
2. 设置Grafana仪表盘展示关键指标
3. 配置Alertmanager告警规则
4. 集成Slack/钉钉通知通道

通过以上配置，可实现对模型性能的实时监控与自动告警。