模型部署后稳定性测试

模型部署后稳定性测试

测试目标

验证模型在生产环境中的稳定性和性能表现，确保部署后的模型能够持续可靠地提供服务。

核心监控指标配置

1. 模型响应时间

• 目标：P95响应时间不超过200ms
• 配置：latency_p95 > 200ms 时触发告警

2. 错误率监控

• 目标：错误率 < 0.1%
• 配置：error_rate > 0.1% 时发送告警

3. 模型准确率

• 目标：准确率保持在95%以上
• 配置：accuracy < 95% 时触发阈值告警

实施步骤

1. 部署监控探针

kubectl apply -f monitoring-deployment.yaml

2. 配置Prometheus规则

- alert: ModelLatencyHigh
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.2
  for: 5m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "模型响应时间过高"

3. 设置Slack告警通知

{
  "route": {
    "receiver": "slack-notifications",
    "match": {"alertname": "ModelLatencyHigh"}
  }
}

测试验证

通过模拟1000个并发请求，验证模型在高负载下的表现，并确认监控系统能够及时发现异常情况。