模型输出结果异常波动监控

模型输出结果异常波动监控

在ML模型生产环境中，输出结果的异常波动往往预示着模型性能衰退或数据分布漂移。本文将构建一套完整的异常波动监控方案。

核心监控指标

# 输出值标准差监控
- 指标：output_std_dev
- 阈值：3σ原则（均值±3倍标准差）
- 告警级别：Warning(2σ) / Critical(3σ)

# 输出分布变化监控
- 指标：ks_statistic
- 阈值：KS统计量>0.1
- 告警级别：Warning(0.05) / Critical(0.1)

# 预测置信度监控
- 指标：confidence_score_mean
- 阇值：均值<0.7
- 告警级别：Warning(0.6) / Critical(0.5)

监控实现方案

import pandas as pd
from scipy import stats
import numpy as np

class ModelOutputMonitor:
    def __init__(self, baseline_data):
        self.baseline = baseline_data
        self.mean = baseline_data['output'].mean()
        self.std = baseline_data['output'].std()
        
    def check_anomaly(self, current_batch):
        # 计算当前批次统计量
        current_mean = current_batch['output'].mean()
        current_std = current_batch['output'].std()
        
        # KS检验
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(self.baseline['output'], current_batch['output'])
        
        # 异常检测
        if abs(current_mean - self.mean) > 3 * self.std:
            return 'critical', f'输出均值异常: {current_mean:.4f}'
        elif ks_stat > 0.1:
            return 'warning', f'分布变化显著: KS={ks_stat:.4f}'
        return 'normal', '正常'

告警配置方案

# Alertmanager 配置
receivers:
- name: 'model-alerts'
  webhook_configs:
  - url: 'http://alert-handler:8080/webhook'

route:
  group_by: ['alertname', 'model_version']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  routes:
  - match:
      severity: critical
    receiver: 'model-alerts'
    repeat_interval: 10m

通过以上配置，可实现对模型输出波动的实时监控与自动告警。建议每小时执行一次统计分析，并结合模型版本进行分组监控。