趋近智
生产环境中机器学习模型的监控与管理
章节 1: 生产环境机器学习监控系统要点
监控机器学习模型的独特挑战
监控范围：数据、预测、性能、基础设施
机器学习模型服务水平目标 (SLO)
监控系统的架构模式
将监控融入MLOps生命周期
章节 2: 高级漂移检测技术
基本统计检验用于漂移检测的局限性
多变量数据漂移检测方法
序列分析以加快漂移检测
数据关联性漂移识别策略
运用对抗性验证进行漂移评估
监测嵌入和非结构化数据中的漂移
实施自定义漂移检测逻辑
动手实践：多元漂移的实现
章节 3: 精细性能监控与诊断
选择合适的性能指标
数据切片与分段的性能监控
模型公平性与偏见的监控方法
分析离群值与异常点的影响
性能下降的根本原因分析
运用可解释性方法（SHAP、LIME）进行诊断
实践：借助可解释性诊断性能问题
章节 4: 自动化再训练和模型更新策略
设计再训练触发器：阈值与事件
针对模型再训练的数据策略：窗口、增量与完整数据集
候选模型的自动化验证
在线学习系统对比批量再训练
高级部署模式：金丝雀发布和影子测试
实现自动化回滚机制
实践操作：构建自动化模型再训练触发器
章节 5: 可扩展监控的基础设施和工具
高并发预测服务的日志记录策略
时序数据库在监控指标中的应用
监控流程的分布式架构
与MLOps平台（如Kubeflow、MLflow、SageMaker）的整合
机器学习监控专用工具和服务
构建有效的监控仪表盘和预警
实践：使用MLflow和Grafana设置监控
章节 6: 生产环境中模型治理与合规性管理
高级模型版本管理与血缘追踪
建立预测和模型更新的审计追踪
随时间监控可解释性和可理解性
监控数据中的数据隐私考量
监控系统的访问控制与安全
将监控系统与模型风险管理框架整合
动手实践：实现模型注册表钩子以进行治理
数据关联性漂移识别策略
这部分内容有帮助吗？
- Learning from Data Streams: Processing Techniques in Data Mining, João Gama, Mohamed Medhat Gaber, 2007 (Springer Berlin Heidelberg) DOI: 10.1007/3-540-73679-4 - 本书提供了概念漂移的理论背景和详细讨论，包括DDM、EDDM和ADWIN等基础方法，对于理解数据流分析至关重要。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 本书讨论了在生产环境中部署和管理机器学习模型的实际挑战，涵盖了监控方面，包括在MLOps框架内检测数据漂移和概念漂移的策略。