模型输入输出数据一致性验证

模型输入输出数据一致性验证

在模型运行时监控中，输入输出数据一致性验证是确保模型稳定性的关键环节。本文将提供具体的监控指标和告警配置方案。

核心监控指标

1. 输入特征分布变化：监控输入特征的均值、方差、分位数等统计量
2. 输出预测分布：验证模型输出的概率分布是否符合预期
3. 数据类型一致性：确保输入输出数据类型匹配
4. 缺失值模式：监控输入缺失值比例变化

实施步骤

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 1. 特征分布监控
threshold = 0.05  # KS检验阈值

# 历史数据统计
historical_stats = df_train.describe()

# 当前数据统计
current_stats = df_current.describe()  

# 分布差异检测
ks_tests = {}
for col in df_current.columns:
    if col in df_train.columns:
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(
            df_train[col].dropna(), 
            df_current[col].dropna()
        )
        ks_tests[col] = {'ks_stat': ks_stat, 'p_value': p_value}
        if ks_stat > threshold:
            print(f"警告：{col} 特征分布发生变化")

告警配置

在Prometheus中配置告警规则：

# prometheus.yml
rule_files:
  - "model_monitoring.rules"

# model_monitoring.rules
groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelInputDrift
    expr: ks_test_score > 0.05
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型输入数据分布发生显著变化"

实际应用建议

1. 定期维护历史统计基准值
2. 设置多级告警阈值
3. 集成到CI/CD流程中