模型输入输出质量监控策略

模型输入输出质量监控策略

在ML系统运维中，输入输出质量监控是保障模型性能稳定的核心环节。本文将从具体指标和配置方案两方面详细阐述。

核心监控指标

输入数据质量指标：

• 缺失值率：missing_rate = count(null_values) / total_count
• 异常值检测：z_score > 3 或 IQR outlier detection
• 数据分布变化：KS检验 p-value < 0.05 表示分布显著变化

输出质量指标：

• 置信度分布：confidence_distribution，异常分布需告警
• 预测准确性：accuracy = correct_predictions / total_predictions
• 模型响应时间：latency_ms > 500ms 触发告警

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
rules:
  - alert: HighMissingRate
    expr: rate(input_missing_count[5m]) / rate(input_total_count[5m]) > 0.1
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "输入数据缺失率过高"

  - alert: ModelLatencyExceedsThreshold
    expr: histogram_quantile(0.95, rate(model_response_time_bucket[1m])) > 500
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应时间超过阈值"

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置模型API暴露指标端点
3. 设置上述告警规则
4. 使用Grafana创建监控面板

通过以上配置，可实现对输入输出质量的实时监控和自动化告警。