第16章: AI应用监控与运维

第16章: AI应用监控与运维

在AI应用的生产环境中，持续监控和有效运维是确保系统稳定性和性能的关键。本章将深入探讨AI系统监控指标设计、模型drift检测与处理，以及自动化运维与故障恢复的策略和实践。

16.1 AI系统监控指标设计

设计全面而有效的监控指标是AI系统运维的基础。我们需要从模型性能、系统资源使用和业务KPI三个维度来设计监控指标。

16.1.1 模型性能指标定义

模型性能指标直接反映了AI模型的预测或决策质量。根据不同的AI任务类型，我们可以定义以下指标：

1. 分类任务指标

   • 准确率（Accuracy）
   • 精确率（Precision）
   • 召回率（Recall）
   • F1分数
   • AUC-ROC

   from sklearn.metrics import accuracy_score,</