模型输出预测值异常波动的实时检测

模型输出预测值异常波动的实时检测

背景

在生产环境部署的机器学习模型经常出现输出值异常波动问题，这可能是数据漂移、模型退化或系统故障导致。我们通过构建实时监控系统来及时发现并告警。

监控指标配置

核心监控指标：

• 预测值均值和标准差
• 预测值与历史均值的Z-score
• 预测值波动率（滚动窗口标准差）
• 95%分位数异常检测

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: model-monitoring
  rules:
  - alert: ModelPredictionDrift
    expr: |
      abs(\
        (avg(model_prediction_value) by (model_name) - \
        avg(model_prediction_value[1h]) by (model_name)) \
        / \
        (stddev(model_prediction_value[1h]) by (model_name) + 1e-8)
      ) > 3
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
      model_type: regression
    annotations:
      summary: "模型{{ $labels.model_name }}预测值出现显著波动"
      description: "预测值Z-score超过3，当前值：{{ $value }}"

  - alert: ModelPredictionVariance
    expr: |
      stddev(model_prediction_value[10m]) > 50
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
      model_type: regression
    annotations:
      summary: "模型{{ $labels.model_name }}预测值方差异常"
      description: "过去10分钟标准差为{{ $value }}，超出阈值50"

复现步骤

1. 启动Prometheus服务并加载上述告警规则
2. 模拟模型输出数据（通过Python脚本生成随机噪声）
3. 使用Grafana创建仪表盘监控预测值分布
4. 验证告警是否在异常波动时触发

实际效果

该方案成功识别了3次生产环境中的模型异常，避免了业务损失。建议将此监控集成到CI/CD流水线中。

优化建议

• 增加滑动窗口大小以减少误报
• 集成A/B测试机制验证模型稳定性
• 考虑引入自适应阈值而非固定阈值