模型输入输出数据一致性检查机制
在生产环境中，模型输入输出数据一致性是保障模型性能稳定的关键指标。本文将详细介绍如何构建有效的数据一致性监控体系。
核心监控指标
- 输入数据分布变化：监控输入特征的均值、标准差、分位数等统计量
- 输出预测分布：跟踪预测结果的分布变化，包括异常值比例
- 输入-输出映射关系：检查输入特征与输出预测的逻辑一致性
实施方案
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
class DataConsistencyMonitor:
def __init__(self, reference_data):
self.reference_stats = self._calculate_reference_stats(reference_data)
def _calculate_reference_stats(self, data):
stats_dict = {}
for column in data.columns:
if data[column].dtype in ['int64', 'float64']:
stats_dict[column] = {
'mean': data[column].mean(),
'std': data[column].std(),
'q25': data[column].quantile(0.25),
'q75': data[column].quantile(0.75)
}
return stats_dict
def check_consistency(self, new_data):
violations = []
for column, ref_stats in self.reference_stats.items():
if column in new_data.columns:
current_mean = new_data[column].mean()
current_std = new_data[column].std()
# 检查均值变化是否超过3σ
if abs(current_mean - ref_stats['mean']) > 3 * ref_stats['std']:
violations.append(f"{column} mean shift detected")
# 检查分布差异 (Kolmogorov-Smirnov test)
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(new_data[column],
pd.Series([ref_stats['mean']]*len(new_data[column])))
if p_value < 0.05:
violations.append(f"{column} distribution shift detected")
return violations
告警配置方案
阈值设置：
- 数据分布变化告警：均值偏离超过3σ或KS检验p<0.05
- 异常值比例：超过5%的异常值触发中等告警
告警等级：
- 高：输入数据分布显著偏移，立即停止模型服务
- 中：部分特征分布变化，通知数据科学家检查
- 低：轻微变化，记录但不中断服务
监控频率：每小时执行一次一致性检查，持续监控生产环境数据流
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