MLOps nėra tik diegimas. Tai nuolatinis kokybės stebėjimas, matavimas ir greitas reagavimas, kai rezultatai pradeda keistis.
Stebėjimo praktikos
Sek rezultatus, klaidų tipus ir vartotojų signalus. Kuo greičiau pastebėsi pokyčius, tuo mažesnė rizika verslui.
Duomenų drift
Drift atsiranda, kai realūs duomenys nutolsta nuo treniravimo rinkinio. Reikia aiškių signalų: statistinių pokyčių, netikėtų kategorijų, naujų vartotojų elgsenų.
Testai prieš diegimą
Sukurk testų rinkinį, kuris atspindi realius scenarijus. Tai leidžia tiksliai matuoti, ar modelis dar atitinka standartą.
Reakcijos planas
- Automatiniai įspėjimai ir kritinės ribos
- Atsarginis modelis arba fallback logika
- Aiški atsakomybė komandoje