机器学习模型健康检查与监控

机器学习模型健康检查与监控

作为DevOps工程师，构建ML模型的运行时监控系统需要关注以下核心指标：模型准确性（Accuracy）、推理延迟（Latency）、数据漂移（Data Drift）和模型漂移（Model Drift）。

核心监控指标配置

1. 准确性监控：设置准确率低于0.85时触发告警，通过以下代码实现：

from prometheus_client import Gauge
accuracy_gauge = Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy')
accuracy_gauge.set(current_accuracy)

2. 延迟监控：设置95%响应时间超过500ms时告警，配置Prometheus规则：

- alert: HighLatency
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.5
  for: 2m

3. 数据漂移检测：使用Kolmogorov-Smirnov检验，当p值小于0.05时触发告警。

告警配置方案

采用多层级告警策略：

• 严重级别：准确性低于0.8或延迟超限，立即通知团队负责人
• 警告级别：数据漂移检测到，自动触发模型重新训练
• 信息级别：性能指标轻微波动，记录日志但不通知

通过配置钉钉机器人Webhook和Email告警，实现自动化通知。