MLOps 模型监控与漂移检测（2025）

# MLOps 模型监控与漂移检测（2025） 模型上线后需要持续观测与校正，防止性能劣化与风险。 ## 一、指标与采样 - 指标：准确率、召回率与业务指标联合评估。 - 采样：对在线数据进行代表性采样以支持评估。 ## 二、漂移检测 - 分布漂移：监控输入与特征分布变化，预警异常。 - 概念漂移：识别标签与场景变化导致的性能下降。 ## 三、反馈与再训练 - 反馈回路：将评估与标注结果纳入再训练与调优。 - 审计与版本：保留模型与数据版本，支持回溯对比。 ## 注意事项 - 关键词、分类与描述与正文一致；方法与指标为通用与可验证实践。 - 将监控与评估集管理纳入发布与合规流程。