Learning Focus
学习目标
把每节内容压缩成可以直接执行的工程判断，阅读时优先看目标，再看代码。
Focus 01
传统服务指标包括 QPS、延迟、错误率和资源使用率。
Focus 02
模型指标包括预测分布、特征缺失率和线上效果反馈。
Focus 03
当模型输入数据分布变化时，即使服务没有报错，业务效果也可能下降。
理解方式
先把概念放进完整系统中理解，再用最小代码或配置确认它如何工作。
- 它解决什么问题。
- 它依赖什么组件。
- 它失败时怎么处理。
示例
代码示例突出最小可理解片段，用来连接概念和工程实践。
service_latency_ms
prediction_error_rate
feature_missing_ratio
model_version
fallback_total常见误区
- 只记配置项，不理解它在调用链路中的位置。
- 把示例代码直接搬进生产环境，没有补充超时、校验、日志和回退策略。
- 学习神经网络时只看框架 API，不检查输入输出形状和数据分布。
练习
设计三个告警：一个服务可用性告警，一个性能告警，一个模型质量告警。