模型部署后异常检测方法

模型部署后异常检测方法

在机器学习模型生产环境中，异常检测是保障系统稳定性的核心环节。本文介绍基于监控指标的异常检测实现方案。

核心监控指标配置

模型性能指标：

• model_latency_p95：95%响应延迟，阈值设置为500ms
• model_throughput：每秒处理请求量，基线值为1000 QPS
• model_accuracy_drop：准确率变化率，阈值为±2%

系统资源指标：

• cpu_utilization：CPU使用率，阈值80%
• memory_usage：内存占用，阈值85%
• gpu_utilization：GPU使用率，阈值90%

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
rule_files:
  - "model_alert_rules.yml"

# 告警规则示例
- alert: ModelLatencyAnomaly
  expr: rate(model_latency_sum[5m]) / rate(model_latency_count[5m]) > 500
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型延迟异常"
    description: "95%响应延迟超过500ms，当前值为 {{ $value }}ms"

复现步骤

1. 配置Prometheus监控目标，添加模型指标端点
2. 创建告警规则文件，设置阈值和触发条件
3. 配置Grafana仪表板展示关键指标
4. 集成Webhook通知到Slack或钉钉

通过上述配置，可实现模型异常的实时检测与自动告警。