指标监控（Metrics Monitoring）是人工智能产品开发中的核心实践，指通过持续收集、分析和可视化关键性能指标（如响应时间、错误率、吞吐量或模型准确率），实时评估系统或模型的运行状态、性能和健康状况，以便及时发现异常、诊断问题并优化整体可靠性。
在AI产品开发的实际落地中，指标监控对于确保模型服务稳定性和高效性至关重要；例如，监控模型预测延迟和资源消耗可预防性能下降，跟踪数据分布变化能及早发现数据漂移并触发模型重训练，现代工具如Prometheus或云平台服务（如AWS CloudWatch）常被集成以实现自动化监控和告警，从而提升产品的可观测性和运维效率。
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