模型可观察性已成为成功部署机器学习模型的重要组成部分，并在现实世界中提供了对其性能和行为的见解。随着组织越来越依靠这些模型进行决策，了解它们的运作能力变得至关重要。可观察性提供了监视，分析和增强机器学习模型所需的工具和技术，以确保它们始终如一地提供准确的结果。
什么是模型可观察性？
模型可观察性使团队可以全面了解机器学习模型随着时间的推移的表现和行为。它涉及跟踪与模型输入，输出和整体性能相关的各种指标，提供关键信息，以帮助数据科学家和工程师确定改进的问题和领域。
模型可观察性的重要性
模型可观察性的重要性可以通过两个主要的好处来利用：异常检测和性能增强。异常检测涉及确定模型中的意外行为，这可能导致预测不准确。另一方面，绩效增强是指影响模型输出和实施解决方案以提高整体功效的诊断问题。
模型可观察性的技术和工具
实施有效的模型可观察性需要各种技术和工具，以促进监视和分析。通过有效利用这些，组织可以确保其模型表现最佳。
关键技术
- 记录： 该技术涉及在模型操作过程中捕获重要事件和指标，以更好地了解性能。
- 监视： 它专注于实时跟踪输入，输出和性能指标以发现差异。
- 可视化： 模型行为辅助的图形表示快速理解和对数据趋势的见解。
- 分析： 随着时间的推移和不同情况下评估模型性能有助于获得对有效性的更深入的了解。
基本工具
已经开发了几种平台和工具，以有效地支持模型可观察性工作。值得注意的例子包括：
- 张板： 专为张量流用户提供的工具包，提供可视化和监视功能。
- datarobot： 一个平台，可以帮助对机器学习模型进行部署和持续监视。
- MLFLOW： 该工具有助于组织和管理ML实验，确保正确跟踪和报告。
- 算法： 它专注于简化模型管理和部署，提供了用于机器学习的各种功能。
ML可观察性平台
利用专门的ML可观察性平台为组织提供了许多优势。这些平台旨在通过全面的监视和分析来增强机器学习模型的可靠性和有效性。
使用平台的好处
- 质量改进： 可观察性平台有助于确定模型中的效率低下和偏见，为增强铺平道路。
- 业务一致： 它们确保机器学习成果与组织目标保持一致，从而促进更好的决策。
相关概念
探索相关概念通过在可观察性实践中提供其他维度来增强对模型可观察性的理解。
了解代码可观察性
代码可观察性着重于在运行时监视软件系统，提供了对应用程序行为的见解。这种互补方法对于开发人员至关重要，使他们能够识别并解决可能影响机器学习模型整体性能的问题。
探索AI可观察性
AI可观察性将监视扩展到AI系统，跟踪内部状态并揭示有关模型运作方式的见解。通过通过反馈机制来确定改进的领域，团队可以随着时间的推移来完善其AI系统。
MLOP可观察性的概述
MLOP可观察性涉及实时绩效评估，这对于机器学习工程师和数据科学家至关重要。 MLOPS框架内的可观察性可以更快地进行故障排除并促进敏捷性，从而支持无缝的模型部署和管理过程。
