机器学习模型服务响应时间

机器学习模型服务响应时间监控实践

在机器学习模型部署后，响应时间成为影响用户体验的核心指标。本文将详细介绍如何通过Prometheus和Grafana构建完整的响应时间监控体系。

核心监控指标配置

首先，在模型服务中集成以下关键指标：

from prometheus_client import Histogram, Counter

# 响应时间直方图
response_time = Histogram('model_response_seconds', '模型响应时间', buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0])

# 请求计数器
request_count = Counter('model_requests_total', '模型请求总数')

# 包装请求处理函数
@response_time.time()
def predict(request):
    request_count.inc()
    # 模型推理逻辑
    return model.predict(request)

告警规则配置

在Prometheus中设置以下告警规则：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighResponseTime
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应时间超过2秒"
      description: "95%的请求响应时间超过2秒，影响用户体验"

可复现监控流程

1. 启动Prometheus服务并配置目标
2. 部署带有指标收集的模型服务
3. 在Grafana中创建响应时间仪表板
4. 配置告警通知Webhook

通过以上配置，可实现对模型响应时间的实时监控和异常告警。