Наблюдаемость ИИ

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

Наблюдаемость ИИ расширяет традиционный мониторинг программного обеспечения, чтобы решить уникальные проблемы систем машинного обучения. Она включает отслеживание производительности модели, дрейфа данных и задержек вывода в реальном времени для обеспечения надежности и прозрачности.

Summary

Практика мониторинга и понимания внутреннего состояния систем машинного обучения с помощью журналов событий, метрик и трассировок.

Key Concepts

  • Дрейф данных
  • Мониторинг моделей
  • Телеметрия
  • Отладка

Use Cases

  • Обнаружение концептуального дрейфа в производственных моделях
  • Устранение неполадок при низком уровне уверенности прогнозов
  • Обеспечение соответствия требованиям SLA для сервисов ИИ

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