基于Prometheus的模型监控指标体系设计

基于Prometheus的模型监控指标体系设计

在机器学习模型生产环境中，建立完善的监控体系是保障模型稳定运行的关键。本文将基于Prometheus构建完整的模型监控指标体系。

核心监控指标定义

1. 模型性能指标

# 准确率指标
model_accuracy{model="fraud_detection", version="v1.2"} 0.95

# AUC指标
model_auc{model="recommendation", version="v2.1"} 0.87

# 预测延迟
model_latency_seconds{model="image_classifier"} 0.123

2. 数据质量指标

# 输入数据分布
input_feature_distribution{feature="age", model="credit_scoring"} 0.85

# 数据缺失率
data_missing_rate{model="health_monitoring"} 0.02

Prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 30s

告警规则配置

创建告警规则文件rules.yml：

groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.90
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降到 {{ $value }}"
      description: "模型{{ $labels.model }}的准确率低于阈值"

  - alert: HighLatency
    expr: model_latency_seconds > 0.5
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型响应延迟过高"

实施步骤

1. 部署Prometheus服务
2. 集成模型指标收集代码
3. 配置告警规则并测试
4. 建立监控面板

通过以上配置，可实现对模型性能的实时监控和自动告警。