模型部署后性能基准测试
在模型上线前进行严格的性能基准测试是确保生产环境稳定运行的关键环节。以下是完整的测试方案和实施步骤。
核心监控指标配置
- 响应时间: 设置P95响应时间阈值为200ms，超过则触发告警
- 准确率: 监控模型输出准确率，设定基线值为0.95，低于0.90时告警
- 吞吐量: 每秒处理请求数(QPS)，目标值1000 RPS，低于500时触发
- 错误率: 请求失败比例，阈值设置为1%，超过则告警
基准测试实施步骤
# 1. 部署性能测试工具
pip install locust
# 2. 编写测试脚本 test_model.py
from locust import HttpUser, task, between
import json
class ModelTestUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5)
@task
def predict(self):
payload = {
"features": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
}
self.client.post("/predict", json=payload)
# 3. 启动测试
locust -f test_model.py --host http://localhost:8000
告警配置方案
- 阈值设定: 响应时间>200ms、准确率<0.95、QPS<500
- 告警级别: P1(立即处理)、P2(2小时内解决)、P3(24小时内解决)
- 通知渠道: 邮件+钉钉机器人+企业微信
通过以上基准测试，可建立模型性能基线，为后续异常检测提供可靠参考。
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