模型在线评估指标体系构建

作为DevOps工程师，构建完整的模型监控体系需要从核心指标入手。以下为可复现的监控指标配置方案。

核心监控指标

1. 模型性能指标

• 响应时间 (Response Time)：设置阈值为500ms，超过则触发告警
• 吞吐量 (Throughput)：每秒处理请求数，目标值1000 QPS
• 错误率 (Error Rate)：HTTP 5xx错误占比，阈值0.1%

2. 模型质量指标

• 准确率 (Accuracy)：训练集与线上准确率差异超过3%告警
• AUC值：低于0.8时触发严重告警
• 预测分布稳定性：KL散度大于0.1时告警

告警配置方案

# prometheus告警规则示例
groups:
- name: model-monitoring
  rules:
  - alert: ModelResponseTimeHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (handler)) > 0.5
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型响应时间过高"

  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: abs((model_accuracy - model_accuracy_baseline) / model_accuracy_baseline) > 0.03
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降超过3%"

监控面板配置

使用Grafana构建监控面板，包含：

• 响应时间趋势图
• 准确率变化曲线
• 错误率实时监控

通过以上指标体系可实现对模型运行状态的实时把控。