机器学习模型服务可靠性监控

机器学习模型服务可靠性监控

核心监控指标体系

对于生产环境的ML模型服务，需重点监控以下关键指标：

模型性能指标：

• 推理延迟（Latency）：P95延迟超过200ms时触发告警
• 预测准确率（Accuracy）：准确率下降超过3%时发出警告
• 模型吞吐量（Throughput）：QPS低于预设阈值的80%时告警

系统资源指标：

• CPU使用率：持续超过90%或单次峰值超过95%
• 内存使用率：使用率超过85%
• GPU利用率：对于GPU模型，持续超过90%

告警配置方案

# Prometheus告警规则示例
groups:
- name: ml-model-alerts
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(ml_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (model_name)) > 0.2
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型 {{ $labels.model_name }} 延迟过高"

  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: (1 - rate(ml_prediction_accuracy[1h]) / 100) > 0.03
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型 {{ $labels.model_name }} 准确率下降"

实施步骤

1. 部署Prometheus+Grafana监控栈
2. 集成模型推理日志到监控系统
3. 设置阈值并验证告警规则
4. 建立故障响应流程

通过上述配置，可实现对模型服务的实时监控与快速响应。