基于指标可视化的模型监控面板

基于指标可视化的模型监控面板构建指南

在机器学习模型生产环境中，建立有效的监控体系至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于指标可视化的模型监控面板。

核心监控指标配置

首先需要定义关键性能指标：

• 模型准确率：通过accuracy_score计算，阈值设置为0.95
• AUC值：roc_auc_score，目标值0.90
• 推理延迟：平均响应时间超过200ms触发告警
• 数据漂移检测：使用ks_2samp检验，p-value<0.05时告警

告警配置方案

创建Prometheus告警规则文件：

groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.95
    for: 5m
    annotations:
      summary: "模型准确率下降"
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: avg_over_time(model_latency[5m]) > 200
    for: 3m
    annotations:
      summary: "推理延迟过高"

可视化实现

使用Grafana创建仪表板，包含：

1. 准确率趋势图（每分钟更新）
2. 延迟分布直方图
3. 数据漂移检测状态

通过Prometheus作为数据源，配置面板自动刷新，确保实时监控效果。