日志监控是模型上线后稳定运行的关键防线，需聚焦输入层、模型层、业务层三类信号，用轻量规则实时告警，结构化日志绑定推理服务，并定期回放日志做健康快照。
日志监控不是机器学习的主战场，但它是模型上线后稳定运行的关键防线。没有有效的日志监控，再好的模型也可能在 silent failure 中悄然失效——比如预测准确率突然下跌、延迟飙升、特征分布偏移，却没人发现。
盲目打日志只会制造噪音。重点盯住三类信号：
例如，电商推荐模型上线后，除了记录 predict() 返回结果，务必同步记录 raw_features['user_active_days'] 和 model_version。否则当某天活跃天数字段被上游误填为字符串，模型静默报错，你只能靠猜。
刚起步别急着上 Anomaly Detection 模型。先跑通基础水位线：
这些规则写成 Python 脚本 + Cron，配合 ELK 或 Grafana 就能跑起来。等数据积累够了、问题模式清晰了，再考虑用 LSTM 或 Prophet 做趋势预测式告警。
很多团队让模型服务输出日志，再由另一个脚本异步采集——这会导致时间错乱、丢失失败请求、难以关联 trace ID。正确做法是：
这样查问题时，输入、输出、错误、时间戳全部对得上，不用拼凑三四个系统日志。
告警是救火，快照是体检。每周固定时间跑一次：
这个过程不需要实时性，但能提前发现数据漂移、特征工程 bug、甚至上游逻辑变更（比如某天开始 user_tags 字段从数组变成字符串）。
基本上就这些。日志监控不是炫技，而是让机器学习真正落地时“看得见、说得清、控得住”。不复杂，但容易忽略。
以上就是机器学习从零到精通日志监控的实践方法【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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