机器学习模型部署后问题定位

机器学习模型部署后问题定位

问题场景

当机器学习模型上线后，往往面临模型性能下降、数据漂移等问题。本文将通过具体监控指标和告警配置来实现快速问题定位。

核心监控指标

1. 模型预测准确性

# 监控准确率变化
accuracy_metric = prometheus_client.Gauge(
    'model_accuracy', 'Model Accuracy', ['model_version']
)
accuracy_metric.labels(model_version='v1.2').set(0.85)

2. 数据漂移检测

# 使用Kolmogorov-Smirnov检验
import scipy.stats as stats
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(current_data, reference_data)
if ks_stat > 0.1:  # 阈值设置
    alert('Data drift detected')

告警配置方案

阈值告警设置：

• 准确率下降超过5%触发一级告警
• 数据漂移KS统计量大于0.1触发二级告警
• 模型响应时间超过200ms触发三级告警

可复现步骤：

1. 部署Prometheus监控系统
2. 集成模型指标上报代码
3. 配置Grafana仪表盘
4. 设置告警规则文件

通过以上配置，可实现从模型部署到问题发现的全流程监控。