Обратно към речника MLOps & Жизнен цикъл

Мониторинг на AI модели

Мониторингът на AI модели проследява производителността на модела в производство с течение на времето за детекция на дрейф, идентифициране на деградации и задействане на преобучение или намеса преди въздействие върху бизнес резултатите.

Защо мониторинг

Моделите, излизащи добре от предварителна оценка, могат да се влошат в производство с промяна на реалните данни от обучаващите. Без производствен мониторинг, моделите могат тихо да загубят качество - понякога седмици или месеци по-късно.

Метрики за мониторинг

Мониторингът обхваща метрики на множество нива: мониторинг на входа (проследяване дали входовете се отклоняват статистически от обучаващите данни), мониторинг на изхода (проследяване на разпределенията на вероятностите), мониторинг на производителността (проследяване на бизнес или качествени метрики) и мониторинг на изчислителната производителност (латентност и използване на ресурси).

Прагове за аларми

Дефинирайте прагове за аларми преди внедряването - не след него. Имайте предвид предварителна проверка (а не само проверки за производителност) и се уверете, че имате дефиниран процес за реакция.

Свързани услуги и продукти