基于Grafana的模型性能可视化监控平台

基于Grafana的模型性能可视化监控平台

监控指标配置

在模型运行时，我们重点监控以下核心指标：

模型性能指标：

• model_accuracy：准确率，用于评估模型预测质量
• model_latency：延迟时间，毫秒级响应时间
• model_throughput：吞吐量，每秒处理请求数
• model_loss：损失值，训练和推理过程中的误差

资源监控指标：

• cpu_utilization：CPU使用率，百分比
• memory_usage：内存占用，MB
• gpu_utilization：GPU利用率，百分比
• disk_io_wait：磁盘I/O等待时间

告警配置方案

创建以下告警规则：

# 准确率异常告警
alert: ModelAccuracyDrop
expr: model_accuracy < 0.85
for: 5m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "模型准确率下降到{{ $value }}"

# 延迟过高告警
alert: HighLatency
expr: model_latency > 2000
for: 2m
labels:
  severity: warning
annotations:
  summary: "模型延迟超过2秒，当前{{ $value }}ms"

可复现步骤

1. 配置Prometheus采集器：

scrape_configs:
  - job_name: 'model-monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

2. 在Grafana中创建数据源并导入面板配置
3. 部署告警规则到Alertmanager

该方案可直接部署于生产环境，实现模型运行时的实时监控与预警。