模型性能指标异常波动的智能告警算法设计
在机器学习模型运行时监控中，如何准确识别性能指标的异常波动是核心挑战。本文将通过具体指标和告警配置方案，展示一个可复现的智能告警系统。
核心监控指标
1. 准确率(Accuracy)变化率
import numpy as np
from scipy import stats
def accuracy_drift_detector(current_acc, historical_acc_window, threshold=0.05):
z_score = (current_acc - np.mean(historical_acc_window)) /
np.std(historical_acc_window))
return abs(z_score) > threshold
2. 预测延迟(Prediction Latency)
# 95%分位数监控
latency_95 = np.percentile(latency_samples, 95)
if latency_95 > threshold:
trigger_alert("High Latency Alert")
3. 模型输出分布漂移
from scipy.stats import ks_2samp
def distribution_drift(current_dist, reference_dist):
ks_stat, p_value = ks_2samp(current_dist, reference_dist)
return ks_stat > 0.1 and p_value < 0.05
告警配置方案
基于上述指标，设计以下告警规则：
阈值告警：准确率下降超过3%时触发中等告警，超过5%时触发严重告警。 统计异常检测：使用Z-Score算法，当连续5个时间窗口内有3个以上超出3σ范围时，触发异常波动告警。
可复现步骤：
- 收集历史准确率数据（至少30天）
- 设置滚动窗口大小为7天
- 配置告警阈值：Z-Score > 3.0
- 每小时执行一次异常检测算法
该方案通过量化指标变化和统计模型，实现对模型性能波动的智能识别。
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