模型部署后的性能回归测试监控体系

模型部署后的性能回归测试监控体系

在模型部署后，建立有效的性能监控体系是确保模型稳定运行的关键。本文将对比两种主要的监控方案：基于指标的监控和基于日志的监控。

指标监控方案

核心监控指标：

• 推理延迟：设置95%分位数超过200ms时告警
• 准确率变化：当准确率下降超过2%时触发告警
• 资源利用率：CPU使用率持续超过85%或内存使用率超过90%

配置示例（Prometheus + Grafana）：

rule_files:
  - model_rules.yml

groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 200)
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型延迟过高"

日志监控方案

关键日志指标：

• 错误率：每分钟错误请求数超过5次
• 异常堆栈：记录所有模型推理异常
• 资源瓶颈：检测OOM、内存不足等

配置步骤：

1. 配置logback.xml记录推理日志
2. 使用ELK收集并分析日志
3. 设置告警规则：count_over_time(log_errors[1m]) > 5

两种方案需结合使用，确保模型运行时的全面监控。