模型版本管理策略设计
作为DevOps工程师，在构建ML监控平台时，模型版本管理是核心环节。以下是我踩过的坑和总结的方案。
核心监控指标
- 模型准确率下降超过2%（30分钟内）
- 预测延迟超过500ms（持续10分钟）
- 数据漂移检测（KS统计量>0.3）
- 模型推理错误率>1%
告警配置方案
- 创建告警规则
alert_name: "模型性能下降告警"
expr: "model_accuracy{job='ml-api'} < 0.8"
for: "5m"
labels:
severity: "critical"
annotations:
summary: "模型准确率低于80%"
- 版本回滚机制
# 检查当前版本
kubectl get deployment ml-model-deployment -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].image}'
# 回滚到上一版本
kubectl rollout undo deployment/ml-model-deployment --to-revision=2
实际踩坑记录
最初使用Git标签管理，发现无法追踪线上实际运行的模型版本。后来采用容器镜像标签+Prometheus指标组合方式，才实现了真正的版本追踪。
推荐配置：使用Kubernetes Deployment + Prometheus + Alertmanager的组合方案。
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