Observabilitas AI

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

Observabilitas AI memperluas pemantauan perangkat lunak tradisional untuk mengatasi tantangan unik dari sistem pembelajaran mesin. Hal ini melibatkan pelacakan kinerja model, pergeseran data (data drift), dan latensi inferensi secara real-time untuk memastikan keandalan dan transparansi sistem AI dalam produksi.

Summary

Praktik memantau dan memahami keadaan internal sistem pembelajaran mesin melalui log, metrik, dan jejak (traces).

Key Concepts

  • Pergeseran data (Data drift)
  • Pemantauan model
  • Telemetri
  • Penelusuran kesalahan (Debugging)

Use Cases

  • Mendeteksi pergeseran konsep dalam model produksi
  • Memecahkan masalah prediksi dengan tingkat kepercayaan rendah
  • Memastikan kepatuhan terhadap SLA untuk layanan AI

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