机器学习模型部署环境监控配置

机器学习模型部署环境监控配置

作为DevOps工程师，在构建ML模型运行时监控平台时，需要重点关注以下几个核心监控指标：模型推理延迟、模型准确率下降、数据漂移、资源利用率。

核心监控指标配置

1. 推理延迟监控：设置P95响应时间阈值为200ms，超过该值触发告警。通过Prometheus抓取model_inference_duration_seconds指标，使用以下查询语句：

histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

2. 模型性能监控：配置准确率下降告警，当model_accuracy指标连续3次采样下降超过1%时触发。使用Grafana面板展示model_accuracy和model_precision两个指标。

3. 数据漂移检测：通过feature_drift_score指标监控输入数据分布变化，设置阈值为0.5，超过则发送告警。

告警配置方案

创建Prometheus告警规则文件ml_alerts.yml：

- alert: ModelLatencyHigh
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.2
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型延迟过高"

- alert: ModelAccuracyDrop
  expr: rate(model_accuracy[1h]) < -0.01
  for: 10m
  labels:
    severity: warning

复现步骤

1. 部署Prometheus服务并配置以上告警规则
2. 在模型推理接口添加指标收集代码
3. 在Grafana中创建监控面板
4. 设置钉钉/邮件告警通知

通过以上配置，可以实现对生产环境ML模型的实时监控和异常快速响应。