基于自动化脚本的模型监控系统

基于自动化脚本的模型监控系统

核心监控指标配置

数据质量监控：通过data_quality_monitor.py脚本监控输入数据分布变化，设置以下阈值：

• 数据完整性低于95%时触发告警
• 特征分布KL散度超过0.3时告警
• 异常值比例超过2%时告警

模型性能监控：配置model_performance_monitor.sh脚本，监控以下指标：

• AUC下降超过0.05时触发告警
• 精确率召回率同时下降超过3%时告警
• 预测延迟超过100ms时告警

告警配置方案

使用alert_config.json文件定义告警规则：

{
  "thresholds": {
    "data_integrity": 95,
    "kl_divergence": 0.3,
    "prediction_latency": 100
  },
  "notification": {
    "webhook_url": "https://your-slack-webhook.com",
    "email_recipients": ["devops@company.com"]
  }
}

自动化部署脚本

创建monitoring_setup.sh：

#!/bin/bash
# 安装依赖
pip install pandas scikit-learn requests

# 配置定时任务
crontab -l | grep -v 'monitor' > /tmp/crontab && \
  echo "*/5 * * * * /path/to/data_quality_monitor.py" >> /tmp/crontab && \
  crontab /tmp/crontab

通过以上配置，实现模型运行时自动化监控，确保系统稳定性。