机器学习模型部署后性能评估

机器学习模型部署后性能评估

核心监控指标配置

在模型上线后，需重点监控以下关键指标：

1. 准确率指标

• model_accuracy: 整体准确率，阈值设置为0.95
• precision_score: 精确率，阈值0.90
• recall_score: 召回率，阈值0.85

2. 性能指标

• model_latency: 平均响应时间，超过500ms触发告警
• throughput: 每秒处理请求数，低于100TPS时告警
• memory_usage: 内存占用率，超过80%时告警

3. 数据质量指标

• data_drift_score: 数据漂移检测，阈值0.3
• model_drift_score: 模型漂移，阈值0.25

告警配置方案

# prometheus告警规则
ALERT ModelPerformanceDegradation
  IF model_accuracy < 0.95
  FOR 5m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型准确率下降到{{ $value }}",
    description = "当前准确率为 {{ $value }}，低于设定阈值0.95"
  }

ALERT HighLatency
  IF model_latency > 500
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "响应时间超过500ms",
    description = "模型响应时间达到 {{ $value }}ms"
  }

可复现评估步骤

1. 部署Prometheus监控服务：docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus
2. 配置模型指标收集器，使用以下代码：

import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge, Counter

accuracy_gauge = Gauge('model_accuracy', '当前模型准确率')
latency_gauge = Gauge('model_latency', '平均响应时间')

# 更新指标值
accuracy_gauge.set(current_accuracy)
latency_gauge.set(current_latency)

3. 创建告警通知：curl -X POST http://localhost:9093/api/v1/alerts