模型输出分布变化的多维度分析系统

模型输出分布变化的多维度分析系统

在机器学习模型生产环境中，输出分布变化是模型性能衰退的重要信号。本文将构建一个完整的监控系统，通过多维度指标追踪模型输出分布。

核心监控指标配置

首先配置关键输出分布指标：

# 输出分布统计指标
output_distribution_metrics = {
    'mean_output': 'float',
    'std_output': 'float',
    'output_quantiles': [0.25, 0.5, 0.75],
    'distribution_entropy': 'float',
    'ks_test_statistic': 'float'
}

实时监控实现

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd

class ModelOutputMonitor:
    def __init__(self, reference_distribution):
        self.reference_dist = reference_distribution
        
    def calculate_distribution_metrics(self, current_output):
        metrics = {
            'mean': np.mean(current_output),
            'std': np.std(current_output),
            'quantiles': np.quantile(current_output, [0.25, 0.5, 0.75]),
            'entropy': self._calculate_entropy(current_output),
            'ks_statistic': self._ks_test(current_output)
        }
        return metrics
    
    def _calculate_entropy(self, output):
        # 计算输出分布熵
        hist, _ = np.histogram(output, bins=50)
        prob = hist / len(output)
        return -np.sum(prob * np.log(prob + 1e-8))
    
    def _ks_test(self, current_output):
        # Kolmogorov-Smirnov检验
        statistic, _ = stats.ks_2samp(self.reference_dist, current_output)
        return statistic

告警配置方案

设置多级告警阈值：

# 告警配置
alerts:
  output_shift:
    threshold: 0.15  # 分布变化阈值
    severity: warning
    frequency: 30s
  distribution_drift:
    threshold: 0.3   # KS检验统计量
    severity: critical
    frequency: 60s
  entropy_change:
    threshold: 0.2   # 熵变化阈值
    severity: warning
    frequency: 15s

部署与集成

将监控逻辑集成到模型服务中：

# 在模型推理过程中添加监控
monitor = ModelOutputMonitor(reference_data)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    input_data = request.json
    prediction = model.predict(input_data)
    
    # 实时监控输出分布
    metrics = monitor.calculate_distribution_metrics(prediction)
    
    # 发送指标到监控系统
    send_metrics_to_prometheus(metrics)
    
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

通过以上配置，可实现对模型输出分布的实时追踪和异常告警，有效识别模型性能衰退风险。