AI-observableitás
term_id: ai_observability
Category: engineering_practice
Definition
Az AI-observableitás kiterjeszti a hagyományos szoftvermonitorozást, hogy kezelje a gépi tanulási rendszerek egyedi kihívásait. Ez magában foglalja a modellteljesítmény, az adateltolódás és az inferencia késleltetésének valós idejű követését a termelési környezetben.
Summary
Az a gyakorlat, amely során naplófájlok, metrikák és nyomkövetések segítségével figyeljük és megértjük a gépi tanulási rendszerek belső állapotát.
Key Concepts
- Adateltolódás
- Modellmonitorozás
- Telemetria
- Hibaelhárítás
Use Cases
- Konceptuális eltolódás észlelése a termelési modellekben
- Alacsony megbízhatóságú előrejelzések hibaelhárítása
- Szolgáltatási szintű megállapodások (SLA) betartásának biztosítása az AI-szolgáltatásoknál
Code Example
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)