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
候选模型的自动化验证
这部分内容有帮助吗？
- Introducing MLOps: How to go from Model to Production, Mark Treveil, Nicolas Omont, Aurélien Géron, Vincent Warmerdam, Artem Gorodetsky, Deepak Agarwal, Antoine de Mathelin, Clemens Mewald, Michel Pelletier, Mike Tung, Alexey Grishchenko, Adam Kelliher, 2020 (O'Reilly Media) - 本书全面介绍了 MLOps 生命周期，其中包含关于自动化模型验证、机器学习持续集成以及在生产环境中可靠部署模型的章节。
- MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning, Evgeniia Tokarchuk, Haryo F. Handoyo, Robert M. Lee, Stephen W. White, Valliappa Lakshmanan, 2021 (Google Cloud) - 这份 Google Cloud 白皮书概述了 MLOps 的最佳实践，侧重于持续交付、管道内的自动化模型验证以及生产环境中管理 ML 模型的运营方面。
- Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities, Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan, 2023 (MIT Press) - 一本详细探讨机器学习中公平性的在线学术书籍，涵盖了公平性的各种定义、相关指标以及识别和减轻 ML 系统中算法偏见的方法。
- Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production, Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood, 2022 (O'Reilly Media) - 本书探讨了站点可靠性工程 (SRE) 原则如何应用于机器学习，涵盖了稳健测试、持续模型验证以及为生产环境构建弹性 ML 系统等方面。