机器学习模型部署后性能回归测试

机器学习模型部署后性能回归测试

踩坑实录

最近在为公司核心推荐系统部署新模型时，遭遇了典型的模型性能回归问题。部署后发现推荐响应时间从平均20ms飙升至150ms，准确率下降3%，严重影响用户体验。

核心监控指标配置

关键指标监控：

• 响应延迟：99%分位数 > 100ms
• 准确率：AUC下降 > 2%
• CPU使用率：> 85%持续5分钟
• 内存占用：> 90%持续3分钟

告警配置方案

# prometheus告警规则
groups:
- name: model-performance
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 100
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型延迟过高"
      description: "模型99%分位数响应时间超过100ms，当前值为 {{ $value }}ms"

复现步骤

1. 部署新模型后立即采集5分钟 baseline 数据
2. 通过压测工具模拟用户请求
3. 监控面板观察指标异常
4. 查看日志确认是数据倾斜导致的计算瓶颈

解决方案

最终通过调整特征工程中的稀疏特征处理逻辑，将内存占用从90%降至65%，性能回归问题得以解决。