模型在线评估流程设计

模型在线评估流程设计踩坑记录

背景

在生产环境部署机器学习模型后，我们遇到了模型性能下降却无法及时发现的问题。经过调研，决定建立完整的在线评估流程。

核心监控指标配置

# 关键指标收集脚本
import prometheus_client as pc
from prometheus_client import Gauge, Counter, Histogram

# 模型性能指标
model_accuracy = Gauge('model_accuracy', '模型准确率')
model_latency = Histogram('model_latency', '模型响应时间')
model_throughput = Counter('model_throughput', '模型处理请求数')
model_predictions = Counter('model_predictions', '预测请求总数')

# 数据漂移监控
feature_drift = Gauge('feature_drift_score', '特征漂移分数')

告警配置方案

# Prometheus告警规则
ALERT ModelPerformanceDegrade
  IF model_accuracy < 0.85
  FOR 5m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型准确率低于阈值",
    description = "当前准确率{{ $value }}，低于设定的0.85阈值"
  }

ALERT HighLatency
  IF model_latency > 2000
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型响应时间过高",
    description = "平均响应时间{{ $value }}ms，超过2s阈值"
  }

实际踩坑记录

1. 指标采集频率问题：最初设置为每秒采集，导致监控系统负载过高。改为每5秒一次
2. 告警风暴：多个指标同时触发告警，通过增加告警抑制规则解决
3. 误报处理：通过增加滑动窗口和标准差过滤减少误报

复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 在模型服务中集成上述指标收集代码
3. 配置Prometheus规则文件
4. 测试告警触发机制

建议采用分层监控策略，核心指标实时监控，辅助指标定期分析。