Жизненный цикл ИИ-продукта от гипотезы до эксплуатации
Пошаговая модель жизненного цикла ИИ-продукта: от проверки проблемы и данных до мониторинга, изменений и вывода из эксплуатации.
Тег · 4 материалов
#MLOps
Материалы из разных направлений, связанные одной рабочей практикой.
Как обнаруживать дрейф данных и поведения модели
Система мониторинга дрейфа после запуска: базовые распределения, качество при задержанных метках, алерты, расследование и правила реакции.
Как откатывать изменения модели без потери сервиса
Надёжный откат ИИ-релиза: неизменяемые версии, совместимость, переключение трафика, теневые проверки, критерии возврата и восстановление данных.
Критерии готовности ИИ к промышленной эксплуатации
Практический gate промышленной готовности ИИ: качество, надёжность, безопасность, эксплуатация, экономика и ответственность за решение о запуске.