机器学习模型性能优化指标设计

机器学习模型性能优化指标设计

作为DevOps工程师，构建有效的模型监控系统需要关注核心性能指标。以XGBoost分类器为例，关键监控指标包括：准确率(Accuracy)、AUC值、推理延迟和内存占用。

核心指标配置方案

1. 准确率监控

• 目标阈值：0.95
• 告警条件：连续3次采样准确率低于0.92
• 采集频率：每小时一次

from prometheus_client import Gauge
accuracy_gauge = Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy')

2. 推理延迟监控

• 目标阈值：100ms
• 告警条件：95%分位数超过150ms
• 采集频率：每分钟一次

import time
from prometheus_client import Histogram
inference_time = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference time distribution')

3. 内存占用监控

• 目标阈值：512MB
• 告警条件：持续超过480MB
• 采集频率：每5分钟一次

实施步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置Grafana仪表盘展示关键指标
3. 设置Slack告警通知规则
4. 定期审查和调整阈值

通过以上指标配置，可实现模型性能的实时监控与异常预警。