模型推理结果质量稳定性检查

模型推理结果质量稳定性检查

在机器学习模型的生产环境中，推理结果的质量稳定性是确保业务连续性的关键。本文将详细介绍如何构建一套完整的推理结果质量监控体系。

核心监控指标设置

首先需要配置以下关键指标：

• 输出分布一致性：通过计算推理结果与历史分布的KL散度，当KL散度超过0.1时触发告警
• 置信度稳定性：监控模型预测置信度的标准差，若标准差超过0.15则发出警告
• 业务指标异常检测：如推荐点击率、转化率等关键业务指标的环比变化率

告警配置方案

# 告警规则配置示例
alerts:
  - name: "输出分布异常"
    threshold: 0.1
    metric: "kl_divergence"
    duration: "5m"
    severity: "warning"
  - name: "置信度波动"
    threshold: 0.15
    metric: "confidence_std"
    duration: "10m"
    severity: "critical"

复现步骤

1. 部署Prometheus监控组件
2. 配置模型推理结果的指标收集脚本
3. 设置上述告警规则并测试阈值
4. 定期审查告警效果并调整参数

通过这套系统，可以有效识别模型性能下降或数据漂移问题，确保模型在生产环境中的稳定运行。