模型部署后回归测试方案

模型部署后回归测试方案

在模型生产环境中，部署后的回归测试是确保模型性能稳定的关键环节。以下是一个完整的回归测试方案。

核心监控指标配置

# 关键性能指标监控
- 准确率 (Accuracy)：目标值0.95，阈值±0.02
- AUC值：目标值0.90，阈值±0.03
- F1-score：目标值0.85，阈值±0.02
- 响应时间：平均<200ms，95%<500ms
- 错误率：>0.01时触发告警

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
groups:
  - name: model-regression-alerts
    rules:
      - alert: ModelAccuracyDrop
        expr: model_accuracy < 0.93
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "模型准确率下降"
          description: "准确率低于阈值，需要立即排查"

      - alert: ModelLatencyExceed
        expr: histogram_quantile(0.95, rate(model_response_time_seconds_bucket[5m])) > 0.5
        for: 3m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "模型响应时间超限"
          description: "95%响应时间超过500ms"

自动化回归测试流程

1. 数据采样：从生产环境采集最近24小时的样本数据
2. 指标计算：使用以下脚本进行性能评估

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

def regression_test(data_path):
    # 加载测试数据
    test_data = pd.read_csv(data_path)
    
    # 执行模型预测
    predictions = model.predict(test_data.drop('target', axis=1))
    
    # 计算指标
    accuracy = accuracy_score(test_data['target'], predictions)
    f1 = f1_score(test_data['target'], predictions, average='weighted')
    
    # 验证阈值
    assert accuracy >= 0.93, "准确率不达标"
    assert f1 >= 0.83, "F1分数不达标"
    print(f"测试通过：准确率={accuracy:.3f}, F1={f1:.3f}")

3. 结果报告：生成HTML报告并推送到Slack通知频道

该方案确保模型在生产环境中的稳定性，及时发现性能下降问题。