模型性能下降根源定位技巧

模型性能下降根源定位技巧

在生产环境中，模型性能下降是DevOps工程师面临的常见挑战。本文将分享一套完整的根因定位方法论。

核心监控指标体系

首先建立以下关键指标监控：

• 准确率下降：通过precision, recall, f1_score等指标追踪模型输出质量
• 响应延迟：p95_latency和avg_latency监控推理时间变化
• 吞吐量：requests_per_second观察处理能力
• 资源利用率：cpu_utilization, memory_usage, gpu_utilization

告警配置方案

配置多层级告警：

# 一级告警（严重）
alerts:
  - name: "准确率骤降"
    condition: f1_score < 0.7
    notify: "critical"
    threshold: 5min
  - name: "延迟超限"
    condition: avg_latency > 2000ms
    notify: "warning"
    threshold: 1min

复现步骤

1. 配置Prometheus抓取上述指标
2. 使用Grafana建立仪表盘
3. 当告警触发时，通过model.predict()日志追踪具体样本
4. 对比训练集与生产数据分布差异

定位技巧

通过对比model_performance_history和data_drift_detection结果，快速锁定是模型退化还是数据漂移问题。