נגישות/מעקב אחר בינה מלאכותית

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

נגישות לבינה מלאכותית מרחיבה את הניטור התוכנה המסורתי כדי להתמודד עם האתגרים הייחודיים של מערכות למידת מכונה. היא כוללת מעקב אחר ביצועי המודל, סטיית נתונים וזמן תגובה בהסקה בזמן אמת.

Summary

הפרקטיקה של ניטור והבנת המצב הפנימי של מערכות למידת מכונה באמצעות יומנים, מדדים ועקבות.

Key Concepts

  • סטיית נתונים
  • ניטור מודלים
  • טלמטריה
  • איתור באגים

Use Cases

  • זיהוי סטיית קונספט במודלים בהפקה
  • פתרון תקלות בתחזיות בעלות ביטחון נמוך
  • הבטחת עמידה ב-SLA של שירותי בינה מלאכותית

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8
9

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)

Related