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
与MLOps平台（如Kubeflow、MLflow、SageMaker）的整合
这部分内容有帮助吗？
- MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning, Google Cloud, 2021 (Google Cloud) - 介绍了MLOps原则、机器学习的持续交付和自动化管道，包括监控在生命周期中的作用。
- MLflow Documentation, Databricks, Current - MLflow的官方文档，详细说明了如何使用跟踪服务器、模型注册表和客户端库来集成监控结果和模型元数据。
- Kubeflow Documentation, The Kubeflow Authors, 2025 - Kubeflow的官方文档，介绍了Kubeflow Pipelines、KServe和ML Metadata (MLMD)等组件，用于在Kubernetes原生的ML工作流中构建和集成监控解决方案。
- Amazon SageMaker Documentation, Amazon Web Services, Current (Amazon Web Services) - Amazon SageMaker的官方文档，介绍了模型监控器、数据捕获、SageMaker Pipelines和模型注册表等服务，用于在AWS上监控和管理模型。