机器学习模型性能基线维护机制

机器学习模型性能基线维护机制

在机器学习模型生产环境中，建立稳定的性能基线是确保系统可靠性的关键。本文将详细介绍如何构建和维护模型性能基线的完整流程。

基线指标定义

首先需要确定核心监控指标：

• 准确率(Accuracy): 0.95为基准线
• AUC值: 0.90为最低阈值
• 响应时间: 平均<200ms，95%分位数<500ms
• 模型推理吞吐量: 每秒处理请求数>1000
• 内存使用率: <80%

基线维护步骤

1. 数据收集：使用Prometheus采集指标数据
2. 统计分析：计算30天滚动均值和标准差
3. 动态调整：当偏差超过5%时自动更新基线

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class ModelBaseline:
    def __init__(self):
        self.baseline = {
            'accuracy': 0.95,
            'auc': 0.90,
            'latency_mean': 200,
            'throughput': 1000
        }
        
    def update_baseline(self, current_metrics):
        # 动态更新逻辑
        for metric, value in current_metrics.items():
            if abs(value - self.baseline[metric]) / self.baseline[metric] > 0.05:
                self.baseline[metric] = value
                print(f"基线已更新: {metric}={value}")

告警配置方案

设置多级告警：

• 严重级别: 超过基线±10%
• 警告级别: 超过基线±5%但<10%
• 监控级别: 超过基线±2%但<5%

使用Grafana + Alertmanager配置告警规则，确保及时响应性能下降。

实施建议

建议每季度进行一次基线复核，结合业务变化调整阈值设置。