监控平台数据可视化设计

监控平台数据可视化设计

核心监控指标配置

在模型运行时监控平台中，我们重点关注以下核心指标：

模型性能指标：

• model_accuracy：准确率，通过metrics.accuracy_score(y_true, y_pred)计算
• model_precision：精确率，通过metrics.precision_score(y_true, y_pred)计算
• model_recall：召回率，通过metrics.recall_score(y_true, y_pred)计算
• model_f1_score：F1分数，通过metrics.f1_score(y_true, y_pred)计算

系统资源指标：

• cpu_utilization：CPU使用率，通过psutil.cpu_percent()监控
• memory_usage：内存占用，通过psutil.virtual_memory().percent获取
• gpu_utilization：GPU使用率，通过nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu采集

可视化配置步骤

1. Prometheus数据源配置（可复现）

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitoring'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

2. Grafana仪表板创建

{
  "dashboard": {
    "title": "ML Model Performance",
    "panels": [
      {
        "title": "Accuracy Trend",
        "targets": ["model_accuracy"],
        "type": "graph"
      }
    ]
  }
}

告警规则配置

# alerting_rules.yml
groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: AccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.8
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降到{{ $value }}"

通过上述配置，可实现模型性能的实时监控与异常告警。