Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Überwachung und Beobachtbarkeit | von Paul Deepakraj Retinraj | Juni 2023

Früher in dieser Serie:

Systemdesign für maschinelles Lernen: Vorlage

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Problemnavigation

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Datenvorbereitung

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Feature Engineering

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Modellierung

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Modellbewertung

Entwurfsphase des Systems für maschinelles Lernen: Bereitstellung

Einführung:

Die Modellüberwachungs- und Beobachtbarkeitsphase beim Systemdesign für maschinelles Lernen ist eine kritische Section, die die kontinuierliche Leistung, Zuverlässigkeit und Equity der bereitgestellten Modelle gewährleistet. Durch verschiedene Techniken und Aktivitäten überwachen Praktiker das Verhalten des Modells, gehen Datenprobleme an, erkennen und beheben Modellprobleme und sorgen für die Beobachtbarkeit in Echtzeit. In diesem ausführlichen Weblog befassen wir uns mit den Feinheiten der Modellüberwachung und -beobachtbarkeit. Dabei gehen wir auf die Offline- und On-line-Leistungsüberwachung, den Umgang mit Datenproblemen, die Behandlung von Trainings-Bereitschafts-Verzerrungen, die Verwaltung von Modellproblemen, Fehlerbehebungstechniken, Modellumschulung und die Bedeutung von Echtzeit ein Beobachtbarkeit.

1. Offline- und On-line-Leistungsüberwachung: Zur Bewertung der Modellleistung werden sowohl Offline- als auch On-line-Überwachungstechniken eingesetzt. Bei der Offline-Überwachung werden historische Daten analysiert, um die Genauigkeit, Präzision, den Rückruf oder andere relevante Metriken des Modells zu bewerten. Diese retrospektive Analyse bietet Einblicke in die bisherige Leistung des Modells und kann dabei helfen, Muster oder Traits zu erkennen. Die On-line-Überwachung hingegen verfolgt die Leistung des Modells in Echtzeit anhand von Dwell-Daten. Dieser Ansatz ermöglicht die Erkennung von Abweichungen oder Anomalien im Modellverhalten und ermöglicht bei Bedarf rechtzeitige Interventionen oder Warnungen.
2. Umgang mit Datenproblemen: Datenprobleme können die Leistung und Equity des bereitgestellten Modells erheblich beeinträchtigen. Die Überwachung auf Datendrift, bei der sich die statistischen Eigenschaften der Eingabedaten im Laufe der Zeit ändern, ist für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit des Modells von entscheidender Bedeutung. Techniken wie Verteilungsüberwachung oder statistische Checks können dabei helfen, Datendrift zu erkennen und zu beheben. Darüber hinaus ist die Überwachung von Datenqualitäts- und -integritätsproblemen wie fehlenden oder inkonsistenten Daten von entscheidender Bedeutung, um Verzerrungen oder Ungenauigkeiten in den Vorhersagen des Modells zu verhindern. Ausreißer in den Daten sollten identifiziert und angemessen behandelt werden, um eine unzulässige Beeinflussung des Modellverhaltens zu vermeiden.
3. Behebung des Trainings-Serving-Skew: Der Coaching-Serving-Skew bezieht sich auf Unterschiede zwischen der Trainings- und der Serving-Umgebung, die sich auf die Leistung des Modells auswirken können. Die Überwachung solcher Abweichungen ist unerlässlich, um die Zuverlässigkeit und Konsistenz des Modells in der Produktion sicherzustellen. Techniken wie konsistente Datenvorverarbeitung, Versionskontrolle oder regelmäßige Neuschulung tragen dazu bei, die Abweichung zwischen Coaching und Bereitstellung zu verringern und sicherzustellen, dass das bereitgestellte Modell in verschiedenen Umgebungen konsistent funktioniert.
4. Umgang mit Modellproblemen: Während der Überwachungsphase ist es wichtig, eventuell auftretende Modellprobleme zu verfolgen und zu beheben. Leistungsverschlechterungen, bei denen die Genauigkeit des Modells oder andere Kennzahlen im Laufe der Zeit abnehmen, sollten überwacht werden und es sollten proaktive Maßnahmen wie Neuschulungen oder Modellaktualisierungen ergriffen werden, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten. Bei der Überwachung von Modellverzerrungen und Equity geht es darum, die Vorhersagen des Modells für verschiedene Bevölkerungsgruppen zu bewerten und gerechte Ergebnisse sicherzustellen. Techniken wie Equity-Metriken, demografische Parität oder ausgeglichene Quoten können verwendet werden, um Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells zu überwachen und zu beheben.
5. Fehlerbehebungstechniken: Fehlerbehebungstechniken spielen eine entscheidende Rolle bei der Behebung von Problemen und der Aufrechterhaltung der Modellleistung. Die Modellherkunft, die den Ursprung und die Transformationen der Daten und Modelle verfolgt, hilft beim Verständnis und bei der Lösung von Problemen, die während der Bereitstellung auftreten können. Durch die Verfolgung der Abstammung können Praktiker potenzielle Probleme bei der Datenvorverarbeitung, Characteristic-Engineering oder Modellarchitektur identifizieren und beheben. Modellerklärbarkeitstechniken, wie z. B. die Analyse der Merkmalsbedeutung oder Interpretierbarkeitsmethoden, liefern Einblicke in den Entscheidungsprozess des Modells und helfen bei der Fehlerbehebung und Lösung von Problemen.
6. Neuschulung des Modells: Eine regelmäßige Neuschulung des Modells mit neuen Daten ist entscheidend, um seine Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Wenn sich die zugrunde liegenden Muster oder die Verteilung der Daten im Laufe der Zeit ändern, hilft ein erneutes Coaching dem Modell, sich anzupassen und die Dynamik der sich entwickelnden Umgebung zu erfassen. Durch die Einbindung neuer Daten bleibt das Modell aktuell und behält seine Leistungsfähigkeit über längere Zeiträume bei.
7. Echtzeit-Beobachtbarkeit: Echtzeit-Beobachtbarkeit ist für die Überwachung des Modellverhaltens in realen Szenarien unerlässlich. Beobachtbarkeitstechniken wie Protokollierung, Überwachungs-Dashboards oder verteilte Ablaufverfolgung ermöglichen es Praktikern, die Eingaben, Ausgaben und Leistungsmetriken des Modells in Echtzeit zu verfolgen. Diese Techniken erleichtern die schnelle Erkennung und Lösung von Problemen und stellen sicher, dass das bereitgestellte Modell optimum und zuverlässig funktioniert.

Abschluss:

Die Modellüberwachungs- und Beobachtbarkeitsphase beim Systemdesign für maschinelles Lernen ist eine kritische Section, die die kontinuierliche Leistung, Zuverlässigkeit und Equity der bereitgestellten Modelle gewährleistet. Durch den Einsatz von Offline- und On-line-Leistungsüberwachung, die Behebung von Datenproblemen, die Minderung von Trainings-Bereitstellungs-Verzerrungen, die Verwaltung von Modellproblemen, den Einsatz von Fehlerbehebungstechniken, die Implementierung von Modellumschulungen und die Betonung der Echtzeit-Beobachtbarkeit können Praktiker die Leistung und Zuverlässigkeit des Modells in der Produktion aufrechterhalten. Ein umfassender und sorgfältiger Ansatz zur Modellüberwachung und Beobachtbarkeit schafft eine solide Grundlage für vertrauenswürdige und wirkungsvolle maschinelle Lernsysteme in verschiedenen Bereichen.

Datenabweichungen:

Datenqualität/-integrität:

Datenausreißer:

Trainings-Serving-Schiefe:

Modellleistung:

Modellvoreingenommenheit und Equity:

Modelllinie:

Erklärbarkeit/Interpretation des Modells:

LIME (lokal interpretierbare modellunabhängige Erklärungen)

SHAP (SHapley Additive ExPlanations)

Funktionsbedeutung

Partielle Abhängigkeitsdiagramme (PDP)

Individuelle bedingte Erwartungen (ICE)-Diagramme

Bedeutung der Permutation

Globale Ersatzmodelle

Aufmerksamkeitsmechanismen

Modellumschulung:

Echtzeit-Beobachtbarkeit: