AI-observabiliteit

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

AI-observabiliteit breidt traditionele softwaremonitoring uit om de unieke uitdagingen van machine learning-systemen aan te pakken. Het houdt in het volgen van modelprestaties, datadrift en inferentielaatentie in realtime, zodat problemen proactief kunnen worden geïdentificeerd en opgelost.

Summary

De praktijk van het monitoren en begrijpen van de interne staat van machine learning-systemen via logs, metrieken en traces.

Key Concepts

  • Datadrift
  • Modelmonitoring
  • Telemetrie
  • Foutopsporing

Use Cases

  • Detecteren van conceptdrift in productiemodellen
  • Oplossen van problemen met voorspellingen met lage betrouwbaarheid
  • Zorgen voor naleving van SLA’s voor AI-diensten

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