机器学习模型推理延迟监控最佳实践方案

机器学习模型推理延迟监控最佳实践方案

核心监控指标配置

关键指标：

• P95延迟：设置阈值为200ms，超过则触发告警
• 平均响应时间：目标<150ms，超出时发送预警
• 吞吐量：每秒请求数，低于预期值的80%需关注
• 错误率：请求失败比例>1%时触发

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (job)) > 0.2
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型延迟过高"
      description: "P95延迟达到{{ $value }}秒，超过阈值0.2秒"

实施步骤

1. 集成Prometheus监控：在模型服务中添加指标收集代码
2. 配置Grafana仪表盘：创建延迟趋势图和错误率面板
3. 设置Slack告警：通过Webhook将告警推送到团队频道
4. 建立性能基线：记录正常运行时的延迟数据作为对比基准

监控脚本示例

import time
import requests
from prometheus_client import Histogram

# 定义延迟指标
request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', '请求延迟')

# 包装请求函数
@request_duration.time()
def predict(data):
    response = requests.post('http://localhost:8000/predict', json=data)
    return response.json()

通过以上配置，可实现对模型推理延迟的实时监控与预警。