Model Observability

Що таке спостережуваність моделі?

Спостережуваність моделі - це можливість відстежувати та аналізувати, як моделі машинного навчання працюють і поводяться в реальних умовах. Це вимагає збору та оцінки даних про вхідні, вихідні дані та внутрішній стан моделей, а також про середовище, в якому вони працюють, щоб виявити аномалії, діагностувати проблеми та підвищити продуктивність.

• Спостережливість гарантує, що моделі машинного навчання працюють так, як очікується, надаючи точні та достовірні результати без внесення непередбачуваних ефектів або упереджень.

Це особливо важливо у виробничих контекстах, де моделі часто розгортаються в масштабі і включаються в складні системи, що ускладнює виявлення і розуміння проблем.

Крім того, він охоплює різноманітні методи та інструменти, такі як реєстрація та моніторинг вхідних та вихідних даних моделі, відстеження метрик та показників ефективності моделі, візуалізація поведінки моделі та процесів прийняття рішень, а також аналіз ефективності моделі з плином часу та в різних контекстах.

Загалом, це важлива особливість створення та розгортання моделей машинного навчання, що дозволяє компаніям забезпечити якість та надійність своїх моделей, а також покращити їхню продуктивність з часом.

ML Observability Platform

Платформа спостережуваності ML - це програмне рішення, яке забезпечує видимість і розуміння поведінки та продуктивності моделей машинного навчання в робочих контекстах. Зазвичай вона містить набір інструментів і можливостей для запису, моніторингу, аналізу, візуалізації та комунікації даних з метою допомогти аналітикам даних та інженерам машинного навчання діагностувати та вирішувати проблеми, оптимізувати продуктивність, а також забезпечити надійність і коректність їхніх моделей.

Деякі відомі приклади платформ для спостереження за машинним навчанням:

• TensorBoard - інструмент візуалізації TensorFlow, який дозволяє користувачам відображати багато елементів продуктивності та поведінки моделі.
• DataRobot - хмарна платформа машинного навчання з можливостями побудови, розгортання, моніторингу моделей та інструментами автоматизованого машинного навчання.
• MLflow - платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом, яка дозволяє організовувати та керувати експериментами, пакувати та розповсюджувати моделі, а також контролювати та аналізувати їхню продуктивність.
• Algorithmia - платформа, яка дозволяє науковцям та інженерам з даних розробляти, розгортати та керувати моделями машинного навчання в масштабі, включаючи такі функції, як моніторинг моделей, версіонування та управління.

Платформа спостереження за машинним навчанням може допомогти компаніям підвищити якість, надійність та ефективність своїх моделей машинного навчання, а також гарантувати, що вони створюють цінність і відповідають бізнес-цілям.

Спостережність коду

Діяльність з моніторингу та аналізу поведінки програмних систем під час виконання відома як спостережуваність коду. Вона вимагає використання інструментів і методів, які дозволяють зрозуміти, як виконується код, а також виявити і виправити проблеми в реальному часі.

Нижче наведено кілька типових методологій та інструментів для забезпечення спостережуваності коду:

• Логування - це процес запису даних, вироблених програмою під час її роботи.
• Трасування - це процес відстеження руху даних і запитів через систему.
• Метрики - це кількісні показники активності системи, які включають час реакції, частоту помилок і пропускну здатність.
• Профілювання - це процес оцінки поведінки коду під час виконання, щоб знайти вузькі місця в продуктивності і області для поліпшення.

Спостережність АІ

Дисципліна моніторингу та аналізу внутрішнього стану систем і процесів штучного інтелекту (ШІ) відома як спостережуваність ШІ. Вона включає в себе різні види діяльності та інструменти, які дозволяють розробникам та інженерам ШІ відстежувати, оцінювати та покращувати продуктивність своїх моделей та конвеєрів.

Відстежуючи ці дані, інженери зі штучного інтелекту можуть отримати уявлення про поведінку своїх моделей і виявити сфери для розвитку.

Спостережність MLOps

Дисципліна моніторингу та розуміння внутрішнього стану систем і процесів машинного навчання відома як спостережуваність MLOps. Вона включає в себе широкий спектр заходів та інструментів, які дозволяють аналітикам даних та інженерам машинного навчання відстежувати, оцінювати та покращувати продуктивність своїх моделей та конвеєрів.

• Спостережність MLOps є критично важливою для підприємств, які бажають створювати та розгортати моделі машинного навчання в масштабах.

Аналітики даних та інженери з машинного навчання можуть використовувати інструменти та платформи спостереження для моніторингу продуктивності своїх моделей і конвеєрів у режимі реального часу, виявлення відхилень і швидкого вирішення проблем. Ці технології часто надають інформаційні панелі та візуалізації, що дозволяють аналітикам даних відстежувати важливі параметри і виявляти тенденції та закономірності. Вони також дозволяють членам команди співпрацювати і спілкуватися один з одним, заохочуючи обмін інформацією та найкращими практиками.