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
高级模型版本管理与血缘追踪
这部分内容有帮助吗？
- Introducing MLOps: How to Go from Model to Production, Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefevre, Du Phan, 2020 (O'Reilly Media) - 本书提供MLOps原则的全面概述，包括生产环境中模型版本控制、血缘追踪和治理的最佳实践。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready AI, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 这份资源讨论ML系统的系统设计，重点涵盖可复现性、数据管理、版本控制策略以及为生产ML建立健全治理等关键方面。
- DVC (Data Version Control) Documentation, Iterative, Inc., Current - DVC的官方文档，详细介绍了如何版本化大型数据集、追踪数据依赖性以及与Git集成以实现机器学习项目中的端到端可复现性。
- MLflow Model Registry Documentation, Databricks, 2024 - 这份文档解释了MLflow模型注册表的功能，用于管理模型生命周期、版本化模型工件、记录元数据以及在MLflow生态系统中追踪血缘。