AI模型部署与监控：完整生命周期指南

部署只完成一半工作。另一半是监控——附真实工具和指标。

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部署只完成一半工作。另一半是监控——附真实工具和指标。

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AI模型部署与监控

监控是演示和产品的区别。四组指标：性能（延迟p50/p95/p99、吞吐）、质量（评估分、用户反馈）、漂移（输入分布、预测漂移）、成本（每请求token）。

告警阈值：错误率超1%立即响应、p95延迟超SLA警告、漂移超基线安排重训、成本超周均2倍审查。

2026新趋势：智能体监控还要跟踪工具调用成功率、循环次数、token浪费——卡在重试循环里的智能体在无声烧钱。最小监控：第一天就上日志+延迟+错误率。

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❓ 常见问题

What is the minimum monitoring setup?

Logs + latency + error rate on day one; drift and evals within a month.

Open-source or paid?

Langfuse and MLflow cover most needs free; commercial tools add compliance and support.