模型部署前风险评估方法

模型部署前风险评估方法

在模型部署前进行系统性风险评估是确保生产环境稳定运行的关键环节。本文将介绍一套可复现的风险评估框架，包含核心监控指标和告警配置。

核心风险指标评估

数据质量风险：通过计算数据分布变化率来评估数据漂移情况

import pandas as pd
from scipy import stats

def calculate_drift_score(reference_data, current_data):
    ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(reference_data, current_data)
    return ks_stat  # KS统计量越大表示分布差异越大

模型性能风险：设置关键性能指标阈值

• 准确率 < 0.85 (告警)
• AUC < 0.75 (严重告警)
• F1-score < 0.80 (警告)

告警配置方案

使用Prometheus进行监控指标收集，配置以下告警规则：

# 高风险告警
alert: ModelPerformanceDegradation
expr: model_accuracy < 0.85
for: 5m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "模型准确率下降到{{ $value }}"

# 中等风险告警
alert: DataDriftDetected
expr: data_drift_score > 0.15
for: 10m
labels:
  severity: warning
annotations:
  summary: "检测到数据漂移，KS统计量{{ $value }}"

部署前评估流程

1. 数据样本对比测试
2. 性能基准测试
3. 压力测试验证
4. 监控指标预设

此方法确保模型在部署前通过完整的风险评估，降低生产环境故障概率。