基于指标聚合的模型性能分析

基于指标聚合的模型性能分析

在生产环境中的机器学习模型监控需要建立完善的指标聚合体系。以下为具体实现方案：

核心监控指标定义

首先定义关键性能指标（KPI）：

• 预测延迟：使用 latency_ms 指标，通过 Prometheus 收集每秒请求的平均耗时
• 准确率变化：使用 model_accuracy 指标，计算滑动窗口内准确率的均值
• 数据漂移检测：通过 data_drift_score 指标，监控输入特征分布变化

聚合策略配置

采用以下聚合方式：

# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitoring'
    metrics_path: /metrics
    scrape_interval: 15s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metric_relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        target_label: job
        replacement: model_service

告警规则配置

建立以下告警规则：

# alerting_rules.yml
groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: rate(latency_ms[5m]) > 2000
    for: 2m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型延迟过高"
      description: "5分钟平均延迟超过2秒，当前值为 {{ $value }}ms"

  - alert: AccuracyDrop
    expr: (model_accuracy[1h] < 0.8) and (model_accuracy[1h] < model_accuracy[1d])
    for: 30m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型准确率下降"
      description: "1小时准确率低于0.8且低于昨日平均水平"

实施步骤

1. 部署Prometheus服务并配置抓取目标
2. 在模型服务中集成指标收集代码
3. 创建Grafana仪表板展示聚合数据
4. 配置告警规则并测试触发机制

通过上述方案，可实现对模型性能的实时监控和异常预警，确保生产环境中的模型稳定运行。