机器学习模型性能指标可视化

机器学习模型性能指标可视化

在生产环境中监控机器学习模型的运行状态，需要建立一套完整的性能追踪体系。以下为具体实现方案：

核心监控指标配置

1. 预测延迟监控：通过Prometheus采集每次推理请求的耗时，设置50th、90th、99th百分位延迟阈值

# prometheus.yml配置片段
  - job_name: 'ml_model'
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metric_relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        regex: 'model_latency_seconds.*'
        target_label: model_latency

2. 准确率与召回率：通过对比预测结果与真实标签，计算模型在不同业务场景下的性能表现

告警策略配置

• 延迟告警：当99th百分位延迟超过500ms时触发严重告警
• 准确性告警：当模型准确率连续3个周期下降超过5%时触发警告

可视化实现

使用Grafana创建仪表板，包含以下面板：

1. 延迟趋势图（30分钟窗口）
2. 准确率变化曲线
3. 请求量热力图

通过Prometheus数据源连接，将指标实时展示在监控界面中。

部署步骤：

1. 部署Prometheus服务并配置采集规则
2. 集成模型推理服务到Prometheus监控
3. 在Grafana中创建上述仪表板并配置告警通知