模型性能指标的多维度可视化监控系统

模型性能指标的多维度可视化监控系统

核心监控指标配置

1. 准确率监控

• 指标：准确率、精确率、召回率、F1分数
• 配置示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.alert_thresholds = {
            'accuracy': 0.95,
            'precision': 0.90,
            'recall': 0.85,
            'f1': 0.88
        }
    
    def calculate_metrics(self, y_true, y_pred):
        return {
            'accuracy': accuracy_score(y_true, y_pred),
            'precision': precision_score(y_true, y_pred),
            'recall': recall_score(y_true, y_pred),
            'f1': f1_score(y_true, y_pred)
        }

2. 性能指标监控

• 响应时间（P95/P99）
• 每秒处理请求数（QPS）
• 内存使用率
• CPU占用率
• 配置告警：

alerts:
  - name: "High Latency Alert"
    metric: "response_time_p95"
    threshold: 2000
    operator: ">"
    duration: "5m"
    severity: "warning"
  - name: "Memory Usage Alert"
    metric: "memory_usage_percent"
    threshold: 85
    operator: ">"
    duration: "10m"
    severity: "critical"

3. 数据质量监控

• 输入数据分布变化检测
• 特征漂移检测
• 样本分布稳定性

可视化实现：使用Grafana + Prometheus集成，配置Prometheus采集器和Grafana仪表盘。

部署步骤：

1. 安装Prometheus和Grafana
2. 配置model_monitor.py的指标上报
3. 在Grafana中导入预定义仪表盘JSON模板
4. 设置告警规则并绑定钉钉/企业微信通知