KI-Observability

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

KI-Observability erweitert die traditionelle Softwareüberwachung, um den einzigartigen Herausforderungen von Machine-Learning-Systemen gerecht zu werden. Sie umfasst das Echtzeit-Tracking der Modellleistung, der Datenverschiebung (Data Drift) und der Latenzzeiten bei der Inferenz, um Einblicke in das Verhalten komplexer, nicht-deterministischer Modelle zu ermöglichen.

Summary

Die Praxis des Überwachens und Verstehens des internen Zustands von Machine-Learning-Systemen durch Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgungen.

Key Concepts

  • Datenverschiebung (Data Drift)
  • Modellüberwachung
  • Telemetrie
  • Fehlerbehebung (Debugging)

Use Cases

  • Erkennung von Konzeptverschiebungen in Produktionsmodellen
  • Fehlerbehebung bei Vorhersagen mit niedriger Konfidenz
  • Sicherstellung der Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) für KI-Dienste

Code Example

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import mlflow

# Log metrics during training
mlflow.log_metric('accuracy', 0.95)
mlflow.log_metric('loss', 0.05)

# Track model parameters
mlflow.log_param('learning_rate', 0.01)
mlflow.log_param('epochs', 10)

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