模型推理时间波动率监控方案

模型推理时间波动率监控方案

背景

在生产环境中，模型推理时间的稳定性直接影响用户体验和系统资源利用率。当推理时间出现异常波动时，可能预示着模型性能下降、硬件资源瓶颈或数据倾斜问题。

核心指标定义

推理时间波动率 = 标准差 / 平均值

• 基线值：正常情况下波动率 < 5%
• 告警阈值：
  • 轻微告警：波动率 > 5% 且 ≤ 10%
  • 严重告警：波动率 > 10%

监控实现方案

import numpy as np
from prometheus_client import Histogram, Gauge
import time

# 定义监控指标
inference_duration = Histogram('model_inference_seconds', '模型推理时间', buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0])

# 记录推理时间
start_time = time.time()
# 模型推理逻辑
result = model.predict(input_data)
inference_time = time.time() - start_time
inference_duration.observe(inference_time)

# 波动率计算
def calculate_variance_rate(window_size=100):
    # 获取最近window_size个样本
    samples = inference_duration._samples[-window_size:]
    durations = [sample[2] for sample in samples]
    
    if len(durations) < 2:
        return 0.0
    
    avg = np.mean(durations)
    std = np.std(durations)
    variance_rate = (std / avg) * 100 if avg > 0 else 0.0
    
    # 记录波动率指标
    variance_gauge.set(variance_rate)
    return variance_rate

告警配置

在Prometheus中配置告警规则：

# prometheus.yml
rule_files:
  - model_alerts.yml

# model_alerts.yml
groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: HighInferenceVariance
    expr: rate(model_inference_seconds_sum[5m]) / rate(model_inference_seconds_count[5m]) > 0.1
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型推理时间波动率过高"
      description: "推理时间波动率超过阈值，当前值为 {{ $value }}"

实施步骤

1. 部署监控指标收集组件
2. 配置Prometheus抓取规则
3. 设置钉钉/企业微信告警通知
4. 建立自动化故障排查流程