模型监控是确保机器学习系统在生产环境中持续稳定运行的关键环节。通过实时跟踪模型表现，可以及时发现性能退化、数据漂移等问题。以下是核心要点：
📌 基础概念
- 模型监控：监测模型在真实场景中的预测效果与数据分布
- 数据漂移：训练数据与服务数据分布不一致（可用 📈 表示趋势变化）
- 性能退化：模型准确率显著下降（用 ⚠️ 表示预警）
📊 关键监控指标
| 指标类型 | 监控内容 | 工具示例 |
|---|---|---|
| 准确率 | 预测结果与真实值对比 | Model Monitor |
| 延迟 | 推理响应时间 | Prometheus + Grafana |
| 资源占用 | CPU/内存使用情况 | Docker Metrics |
🛠 常用工具
- TensorFlow Model Analysis（查看详情）
- MLflow（使用 📌 表示追踪）
- Prometheus + Grafana（用 📊 表示监控仪表盘）
📌 实践建议
- 建立基线（用 📊 表示基准线）
- 设置告警阈值（用 ⚠️ 表示预警）
- 定期重训练（用 🔄 表示循环）
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