模型输出结果分布偏移检测的自动化系统

在机器学习模型部署后，输出分布偏移是导致模型性能下降的主要原因之一。本文将介绍如何构建一个自动化监控系统来检测模型输出分布的变化。

核心监控指标

KL散度：计算当前输出分布与基线分布的KL散度，阈值设置为0.1
JS散度：Jensen-Shannon散度，用于衡量两个概率分布的距离，阈值0.05
输出均值偏移：模型输出均值变化率，阈值±5%
输出方差变化：输出方差波动幅度，阈值±10%

告警配置方案

alerts:
  - name: "分布偏移告警"
    metric: "kl_divergence"
    threshold: 0.1
    operator: ">="
    severity: "WARNING"
    actions:
      - email: "devops@company.com"
      - webhook: "http://alert-system/api/v1/alerts"

  - name: "极端偏移告警"
    metric: "js_divergence"
    threshold: 0.05
    operator: ">="
    severity: "CRITICAL"
    actions:
      - slack: "#ml-alerts"
      - run_script: "shutdown_model.sh"

可复现步骤

使用scipy.stats.entropy计算KL散度
配置Prometheus监控指标
设置Grafana告警面板
集成到CI/CD流水线

from scipy.stats import entropy
import numpy as np

def calculate_kl_divergence(current_dist, baseline_dist):
    return entropy(current_dist, baseline_dist)

该系统通过自动化检测和及时告警，有效预防模型性能下降风险。