模型部署后性能随时间下降是一个常见问题，主要源于多种因素。首先，数据分布的变化，即概念漂移，是主要原因之一。在实际应用中，随着时间的推移，输入数据的新特征或分布可能与训练数据不同，导致模型预测性能下降。例如，一个用于识别垃圾邮件的模型，随着时间的推移，垃圾邮件的发送方式和内容可能会发生变化，使得模型无法有效识别新的垃圾邮件。
其次，模型本身可能存在局限性。如果模型在训练时没有充分覆盖所有可能的情况，那么在实际部署中遇到未见过的情况时，性能自然会下降。此外，模型参数的磨损也是一个重要因素。在长时间运行中，模型参数可能会因为系统资源限制、内存泄漏或频繁的更新操作而逐渐磨损，影响模型性能。
此外，系统资源限制和硬件老化也会影响模型性能。例如，服务器硬件的老化可能导致处理速度下降，或者内存不足可能影响模型的实时处理能力。最后，缺乏持续的监控和维护也是导致性能下降的原因之一。如果没有定期的性能监控和及时的维护更新，模型可能无法适应新的数据变化和系统环境。