趋近智
在生产环境中监控机器学习模型会产生大量数据,并需要能在负载下稳定运行的系统。在明确了要监控什么之后(从数据漂移到性能下降),现在将重点转向建设和管理必要的基础设施,以便高效地支持这些大规模监控活动的实际操作层面。
本章将讨论相关的工程挑战。您将学习到:
我们将探讨如何选择和配置这些组件,以构建一个符合生产机器学习需求的监控系统。
5.1 高并发预测服务的日志记录策略
5.2 时序数据库在监控指标中的应用
5.3 监控流程的分布式架构
5.4 与MLOps平台(如Kubeflow、MLflow、SageMaker)的整合
5.5 机器学习监控专用工具和服务
5.6 构建有效的监控仪表盘和预警
5.7 实践:使用MLflow和Grafana设置监控
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