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
监控系统的访问控制与安全
这部分内容有帮助吗？
- OWASP Machine Learning Security Top 10, OWASP Foundation, 2023 OWASP Foundation Project (OWASP Foundation) - 提供了针对机器学习系统的常见安全漏洞的全面列表，为识别和缓解MLOps（包括监控组件）中的风险提供了实用指导。
- Role-Based Access Control: Features, Functions, and Implementation, David F. Ferraiolo, Janet A. Barkeley, and D. Richard Kuhn, 1995 Proceedings of the 11th Annual Computer Security Applications Conference (IEEE) DOI: 10.1109/CSAC.1995.485847 - 这篇基础论文介绍了基于角色的访问控制（RBAC）的概念，阐述了其架构、组件以及在复杂系统中管理访问权限的优势。
- Google Cloud Security Foundations Guide, Google Cloud, 2024 (Google Cloud) - 为在Google Cloud中保护基础设施、数据和访问提供指导，涵盖了与MLOps部署相关的加密、网络隔离、密钥管理和身份管理。
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), National Institute of Standards and Technology (NIST), 2023 NIST AI 100-1 (U.S. Department of Commerce) - 提供了一个管理人工智能相关风险的全面框架，包括在负责任的AI开发和部署背景下的安全、治理和合规性风险。