机器学习模型性能下降预警

机器学习模型性能下降预警

核心监控指标配置

关键指标：

• 准确率(Accuracy): 设置阈值为0.92，当连续3个采样周期低于该值时触发告警
• AUC值: 监控范围0.85-1.0，低于0.88时预警
• F1-score: 关键指标，阈值设置为0.85
• 模型推理延迟: 平均延迟超过200ms时触发

告警配置示例

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: ml-model-alerts
  rules:
  - alert: ModelPerformanceDegradation
    expr: |
      (1 - accuracy) > 0.08 and 
      avg_over_time(accuracy[5m]) < 0.92
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
      service: ml-model-monitoring
    annotations:
      summary: "模型准确率连续下降"
      description: "当前准确率 {{ $value }}，低于阈值0.92"

复现步骤

1. 部署Prometheus + Grafana监控环境
2. 配置模型推理服务指标导出
3. 创建告警规则文件并加载
4. 设置钉钉/企业微信机器人接收告警

告警处理流程

• 发现性能下降时，自动触发模型重新训练
• 记录异常时间点的样本数据用于分析
• 通知相关工程师进行问题排查