模型监控是保障机器学习系统可靠运行的核心环节，通过持续追踪模型性能和数据分布变化，可有效发现潜在问题。以下是关键要点：
为什么需要模型监控？💡
- 性能衰减：模型在生产环境中可能因数据漂移导致准确率下降
- 安全风险：异常预测可能引发业务风险（如金融欺诈检测失效）
- 合规要求：满足监管对AI系统透明度与可解释性的需求
核心监控指标 📊
| 指标类型 | 监控内容 | 工具示例 |
|---|---|---|
| 准确率 | 模型预测与真实标签的匹配度 | MLflow, Prometheus |
| 数据漂移 | 特征分布变化检测 | Kolmogorov-Smirnov测试 |
| 推理延迟 | 模型响应时间 | Grafana 集成监控 |
| 系统负载 | 服务器资源占用情况 | Docker + cAdvisor |
实践建议 🔧
- 部署Shadow Model进行无干扰监控
- 使用Drift Detection工具（如ALE/PSI）
- 建立告警机制（如阈值触发）
- 定期进行模型重训练
需要进一步了解如何实施模型监控？可参考 /model_monitoring_practice 获取实战教程。