什么是模型监控

数据漂移是指模型输入数据的统计分布发生变化，导致模型性能下降。数据漂移监控通过持续跟踪输入数据的统计特征（如均值、方差等），及时发现数据分布的偏移，从而触发模型重新训练或调整。

模型性能监控关注模型在线上环境中的实际表现，包括准确率、精确率、召回率等评估指标。通过设置阈值并持续监控，一旦发现性能指标下降严重，就可以及时采取措施。

模型异常监控旨在发现模型输出结果中的异常情况，如输出值超出合理范围、存在异常分布等。这种监控有助于及时发现模型故障或异常，防止错误结果影响业务决策。

模型漂移指的是模型在线上运行一段时间后，其内部参数或决策边界发生变化，导致性能下降。模型漂移监控通过跟踪模型内部状态，发现模型漂移的早期迹象，从而触发模型更新或重新训练。

除了监控模型本身，还需要监控支撑模型运行的基础设施，如硬件资源使用情况、网络延迟等。基础设施问题可能影响模型的响应时间和可用性，因此需要及时发现和解决相关问题。

持续监控已部署模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率等，以检测任何性能下降。Amazon SageMaker提供了模型监控功能，可以自动评估模型质量，并在检测到任何异常时发出警报，有助于及时发现问题并采取纠正措施。

随着时间推移，输入数据的统计特性可能会发生变化，导致模型性能下降。定期检查输入数据与训练数据之间的统计差异非常重要。SageMaker还提供了数据捕获功能，可以自动捕获输入数据，并与基线数据进行比较以检测数据漂移。

一旦检测到模型性能下降或数据漂移，就需要重新训练模型。MLOps最佳实践是自动化整个再训练流程，包括数据准备、模型训练、评估和部署。SageMaker管道可以轻松实现这一点，确保新模型能够及时部署。

在重新训练和部署新模型时，保留旧模型的版本非常重要，以便在需要时能够快速回滚。SageMaker提供了模型注册表功能，可以跟踪和管理模型的不同版本。

除了监控模型本身，还需要监控支持模型的基础设施，如计算资源、存储和网络。Amazon CloudWatch可以监控亚马逊云科技资源的运行状况和性能，并在出现任何问题时发出警报。

随着现代应用程序采用复杂的软件技术，并跨云环境运行，传统的指标收集方法面临挑战。模型监控可以大规模收集和编译相关指标，以应对微服务、API和数据存储之间数据交换等复杂场景带来的挑战。

在发生事件或故障时，AI/ML技术可以快速处理大数据，并将多个可能原因相关联，从而帮助确定事件的真正根源，而不仅仅是症状或警报。模型监控在根本原因分析中扮演着重要角色。

异常检测也是模型监控的一个重要应用场景。AIOps可以提供实时评估和预测能力，快速检测数据偏离标准分布的情况，这可能表明系统运行存在异常行为。

监控工具本身可能被篡改，从而产生更高的奖励值。因此，人工操作员需要评估对AI系统的信任程度，尤其是在医疗诊断等高风险场景中。ML模型往往会表现出过度自信，特别是在与训练数据不同的情况下。校准研究旨在使模型概率更好地对应于模型正确的真实比例。

异常检测或分布外（OOD）检测也很重要，可以识别AI系统处于异常情况，如传感器故障或遇到具有挑战性的地形。异常检测可以通过训练分类器区分异常和非异常输入实现。

从头构建和训练基础模型需要大量资源，需要耗费数月时间。开发人员还需要将基础模型集成到软件堆栈，包括提示工程、微调和管道工程工具。

尽管基础模型可以提供语法和事实正确的答案，但它们难以全面理解提示的上下文，缺乏社会和心理意识。情感分析模型也难以准确解释人类交流的细微差别，除非它们完全理解场景。