模型推理准确率变化趋势监控

模型推理准确率变化趋势监控

在机器学习模型生产环境中，准确率是最重要的评估指标之一。本文将详细介绍如何构建准确率变化趋势监控系统。

核心监控指标设置

首先需要定义关键指标：

• 整体准确率：accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
• 类别准确率：针对每个类别单独计算
• 准确率变化率：change_rate = (current_accuracy - previous_accuracy) / previous_accuracy
• 准确率波动标准差：衡量稳定性

实现方案

使用Prometheus + Grafana组合进行监控，配置代码如下：

from prometheus_client import Gauge, Histogram
import time

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.accuracy_gauge = Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy', ['model_name'])
        self.accuracy_change = Gauge('accuracy_change_rate', 'Accuracy change rate', ['model_name'])
        
    def update_metrics(self, model_name, current_accuracy, previous_accuracy):
        self.accuracy_gauge.labels(model_name=model_name).set(current_accuracy)
        if previous_accuracy > 0:
            change_rate = (current_accuracy - previous_accuracy) / previous_accuracy
            self.accuracy_change.labels(model_name=model_name).set(change_rate)

告警配置

在Prometheus告警规则文件中添加：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: AccuracyDrop
    expr: accuracy_change_rate{model_name="my_model"} < -0.05
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型准确率下降超过5%"

当准确率连续3次检测下降超过5%时，触发告警通知到Slack或钉钉。

复现步骤

1. 部署Prometheus服务并配置抓取目标
2. 在模型推理服务中集成上述监控代码
3. 设置Grafana仪表板展示准确率趋势
4. 配置告警规则并测试触发条件