模型监控框架调研(下)

最新推荐文章于 2025-08-29 12:51:54 发布
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#人工智能

本文详细调研了Evidently AI模型监控框架，包括其数据和模型监控的各个方面，如数据质量、漂移检测和模型性能监控。Evidently AI在数据可视化和指标覆盖上表现出色，对比Deepchecks和Whylabs，Evidently AI提供了更丰富的模块化功能，适合业务需求。同时介绍了MLRun和Aporia，但与Evidently AI相比，它们在特定监控场景的应用中并不突出。

引言

  • 背景：本文为个人调研现有主流模型监控框架的总结，其中对一些不满足工作需要的模型框架并未深入研究，总结仅供参考。
  • 参考连接：监控框架
  • 关于模型监控框架的参考文章貌似都是上面参考连接中那个作者写的，内容大致都是相关，有所偏重，可酌情搜索查看，本文调研的中心点与模型监控调研部分内容重合，可搭配使用。
  • 内容较多且是个人总结手稿，酌情参考，有问题可一起探讨。
  • 本文主要为 Evidently AI 框架详情总结。

框架调研方向介绍：

  • 是否开源，因为业务需要只能内网使用
  • 获取数据的方式是什么样的，因为业务真实数据不能脱离指定环境
  • 对数据的监控有哪些方面？使用的什么原理；
  • 对模型的监控有哪些指标？哪些指标可以覆盖满足
  • 框架有无可采用的特色功能，整体流程是什么样的。
  • 框架扩展性如何，告警方式有哪些等等相关问题

监控框架：Evidently AI

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Python模型监控：Evidently数据漂移检测.pdf
04-24
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 想轻松敲开编程大门吗？Python 就是你的不二之选！它作为当今最热门的编程语言，以简洁优雅的语法和强大的功能，深受全球开发者喜爱。该文档为你开启一段精彩的 Python 学习之旅。从基础语法的细致讲解，到实用项目的实战演练，逐步提升你的编程能力。无论是数据科学领域的数据分析与可视化，还是 Web 开发中的网站搭建，Python 都能游刃有余。无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！
Evidently AI：开源机器学习和LLM可观测性框架
Nifc666的博客
10-16 1379
Evidently AI是一个Python库，专门用于ML和LLM的评估和可观测性。它能够帮助用户从实验阶段到生产环境全程评估、测试和监控AI系统和数据管道。支持多种数据类型：可处理表格数据、文本数据和嵌入向量。广泛的应用场景：从传统的分类问题到最新的检索增强生成（RAG）系统，都能得到支持。丰富的内置指标：提供100多个内置指标，涵盖从数据漂移检测到LLM评判等多个方面。灵活的自定义能力：提供Python接口，允许用户创建自定义指标和测试。全面的评估模式：支持离线评估和实时监控。
机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）可观测性框架 Evidently AI
Made In SQL
06-12 1229
EvidentlyAI是一款开源机器学习可观测性框架，专为AI系统全生命周期管理而设计。该工具提供三大核心功能：数据质量检查（缺失值/异常值检测）、模型性能评估（支持分类/回归/生成任务）、实时监控与漂移检测，覆盖从实验到生产的全流程。其优势在于模块化设计、100+内置指标和灵活的Python接口，适用于表格/文本/嵌入等多种数据类型。关键应用场景包括模型验证、生产监控和合规分析。使用注意事项涵盖数据预处理、指标选择、监控频率优化及合规风险管理，建议结合业务需求动态调整阈值并实施分级报警策略。通过规范使用，
Evidently未来展望：AI监控技术发展趋势与路线图
最新发布
gitblog_00953的博客
08-29 960
随着人工智能技术的快速发展，机器学习（ML）和大语言模型（LLM）系统在生产环境中的部署越来越广泛。然而，这些系统的监控和管理面临着前所未有的挑战： - **模型漂移问题**：数据分布随时间变化导致模型性能下降 - **LLM输出不确定性**：生成式AI的输出质量难以量化评估 - **多模态数据处理**：文本、图像、结构化数据混合场景的监控需求 - **实时性要求**：生产环境需要毫秒级的监控响...
【亲测免费】 Evidently.ai 开源项目教程
gitblog_00084的博客
08-10 456
**Evidently.ai** 是一个用于数据分析和模型解释的开源库，旨在帮助数据科学家和 ML 工程师更好地理解和验证机器学习模型的性能。该项目提供了可交互的可视化工具，以及对预测模型的本地和分布式评估方法。 ## 2. 项目快速启动 ### 安装 首先，确保你的 Python 环境已经安装了 `pip`。然后，你可以使用以下命令来安装 Evidently： ```bash pip i...
探索Evidently AI：数据科学与机器学习的智能化工具
gitblog_00007的博客
03-21 496
是一个开源项目，由Evidently.ai团队开发，旨在简化和加速数据科学家与机器学习工程师的工作流程。该项目提供了一套直观的工具，用于评估、比较和解释模型性能，帮助开发者更好地理解模型的行为，并优化其预测结果。 ## 技术分析 Evidently的核心是基于Python的库，它包括以下几个关键组件： 1. **Profiler**：该模块提供了一个接口，可以生成详细的报告，展示模型在新数据...
大模型推理框架选型调研
技术分享，读书笔记，面试宝典，算法积累，应有尽有～
10-15 2456
从 TensorRT-LLM+Triton 这套方法的部署过程来看，还是较为复杂的，需要先对模型进行编译，还要特别注意环境、参数的设置，稍不注意就无法正常部署。除此之外，Nvidia 的文档也不够清晰。但是，在模型推理场景下，推理效果也并不是唯一选择因素，其他例如框架易用性、不同底层硬件的支持，也需要根据实际情况进行考量，选择最合适推理引擎。这些引擎在推理性能、优化支持、易用性等方面各有优势和特点，选择合适的推理引擎需要综合考虑这些因素，以确保模型在实际部署中能够达到最佳的性能和效率。
当前主流大模型开发框架技术调研
weixin_43549643的博客
07-15 893
查询引擎、聊天引擎和Agent通常都是使用RAG来完成它们的任务，在RAG中数据会被加载等待检索或者是构建索引，索引将被用来构建最相关的上下文，然后上下文和用户输入的Query被用来构建Prompt并输入到LLM当中，最后得到模型的响应RAG严格划分可以划分为五个阶段：加载、索引、存储、查询和评估。
模型监控框架调研(中)
Lian_Ge_Blog的博客
01-19 602
本文为个人调研现有主流模型监控框架的总结，其中对一些不满足工作需要的模型框架并未深入研究，总结仅供参考。
模型监控框架调研(上)
Lian_Ge_Blog的博客
01-19 522
本文为个人调研现有主流模型监控框架的总结，其中对一些不满足工作需要的模型框架并未深入研究，总结仅供参考。
精准评估，透明监控：Evidently，你的ML与LLM系统守护者
gitblog_01076的博客
08-12 484
在人工智能的快速发展中，Evidently是一个开放源代码的Python框架，专注于对机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）驱动的系统进行评估、测试和监控。它为从实验到生产全过程中的人工智能系统的质量和性能提供了全面的洞察。 ## 一、Evidently是什么？ Evidently不仅仅是一个库，它是一个强大的工具集，用于处理各种数据类型，包括表格数据、文本数据和嵌入向量，并支持从分类到复杂...
evidently，一个强大的 Python 库！
涛哥聊Python
04-27 940
Evidently库是一个强大的Python工具，专为监测和分析机器学习模型的性能及数据漂移设计。通过提供详细的数据分析、模型评估和自动化监控功能，Evidently帮助用户在各个阶段诊断模型表现，确保数据质量，从而提高模型的准确性和可靠性。无论是金融、电商还是医疗等领域，Evidently都能提供关键的洞察，帮助企业及时调整策略，优化模型性能。其交互式的可视化报告和易于集成的特点，使其成为数据科学家和机器学习工程师不可或缺的工具，有效地支持了数据驱动决策和模型管理。
显而易见 AI 教程 - 开源 ML 模型监控和可观察性
krishnaik06的博客
08-16 308
摘要： 该视频的作者是一名数据科学领域的博主，他致力于帮助观众学习数据科学知识，并分享了许多关于机器学习项目实施的视频。视频中，作者表示他之前虽然讲解过机器学习项目的各个阶段，包括数据获取、数据转换、模型开发和模型部署，但一直没有详细讲解模型监控部分。 作者介绍了一种名为“Evidently AI”的开源工具，用于模型监控。该工具可以帮助用户评估测试数据和监控机器学习模型，从验证阶段到生产阶段，从...
模型监控与漂移检测（Evidently分析模型衰退）
qq_42568323的博客
03-31 793
为了模拟在线数据流，我们构造了一个实时用户行为数据流。user_id：用户唯一标识timestamp：数据记录时间：若干数值型特征（例如用户行为、消费金额等）label：目标变量（例如点击、购买、违约等二分类结果）本项目通过模拟生成数据，使总记录数达到 50 万条，确保数据量足够大，能够充分展示在线机器学习系统在大数据环境下的表现。本文详细介绍了如何利用Python构建一个在线机器学习系统，通过River库处理实时数据流，实现在线模型训练和预测。
一文介绍数据和模型漂移(Drift)：漂移检测示例
csdn1561168266的博客
05-21 6205
大家好，漂移(Drift)是机器学习中用来描述模型在生产环境中随着时间推移而性能逐步下降的现象，由很多原因引起，主要原因是随着时间推移输入数据（x）分布的变化和期望目标（y）之间的关系发生了变化。在使用机器学习模型时，漂移是一个很大的挑战，因为数据通常是动态的，不断变化的。机器学习模型是基于过去的数据进行学习的，但在实际使用时，由于环境的变化，这些模型可能会渐渐失去准确性，就像是“过气”一样，这种现象被称为“漂移”。数据漂移可以被看作是导致模型漂移的原因之一，而模型漂移则是由数据漂移的影响而产生的结果。
模型特征漂移检测：PSI指标深度解析与工程实践指南
燃灯工作室
03-14 818
某医疗影像诊断系统设置年龄特征PSI阈值为0.15，当检测到PSI=0.18时，发现CT机型升级导致成像参数变化，及时更新训练数据后模型准确率恢复。：某金融风控模型对用户收入特征使用等频分箱（10箱），上线3个月后PSI值从0.12上升到0.28，触发特征漂移告警。通过结合理论推导、代码实现和行业实践，本文构建了完整的特征漂移监控方案，可帮助读者快速搭建生产可用的模型监控系统。：触发模型重训练流程，更新后的模型PSI值回归到0.1以下。：某银行信用卡评分卡模型的特征监控。：用户行为特征漂移检测。
常见的概念漂移检测方法对比
m0_74427613的博客
05-02 4069
概念漂移是机器学习模型学到的输入输出关系的变化。举个垃圾邮件识别的例子：假设有一个用大量的电子邮件数据集来训练的机器学习模型来检测电子邮件是否为垃圾邮件，他的正确率很高。如果垃圾邮件发送者想出了新的方法，使得曾经的垃圾邮件看起来像是普通邮件，那么这个模型在一段时间后检测的正确率会下降。这种变化就是概念漂移的一个例子。原因是垃圾邮件的概念，即正确的标签（目标变量）发生了变化；随着垃圾邮件发送策略的变化垃圾邮件在数据集中的比例、特征也发生了变化，即数据分布发生了变化。
大模型壳子调研及思路
08-01
### 大模型封装技术概述 大模型封装技术主要指的是将训练好的大规模语言模型以某种形式进行封装，以便于在不同的应用场景中高效、安全地调用。这种封装可以包括模型的接口设计、性能优化、资源管理、安全性保障等多个方面。封装的目标是将模型的核心功能与外部调用环境解耦，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而不必过多关注模型本身的复杂性。 #### 接口设计 大模型的封装通常会通过定义清晰的接口来实现。这些接口可以是RESTful API、gRPC接口，或者是本地调用的SDK等形式。通过这些接口，开发者可以方便地调用模型的功能，而无需了解模型内部的具体实现细节。例如，一个基于HTTP协议的RESTful API可以提供一个简单的POST请求接口，接收用户的输入文本并返回模型生成的结果[^1]。 #### 性能优化 由于大模型通常具有较高的计算复杂度，因此在封装过程中需要考虑如何优化模型的推理性能。这可以通过多种技术手段来实现，包括但不限于模型压缩、量化、剪枝等方法。例如，知识蒸馏是一种常见的模型压缩技术，它通过将大模型的知识传递给一个小模型来实现性能的提升[^3]。此外，8-bit量化技术也是一种有效的手段，它可以将浮点数权重转换为低精度表示，从而减少计算资源的占用[^3]。 #### 资源管理 大模型的封装还需要考虑如何有效地管理计算资源。这包括了GPU算力的调度、内存管理以及负载均衡等方面。为了提高资源利用率，可以采用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）来部署和管理模型服务。这样不仅可以实现资源的动态分配，还可以提高系统的可扩展性和可靠性[^2]。 #### 安全性保障 安全性是大模型封装过程中不可忽视的一个方面。为了保护模型的安全性，可以采取多种措施，例如对模型进行加密、限制模型的访问权限、记录和审计模型的使用情况等。此外，还可以通过设计安全的API接口来防止恶意攻击，确保模型服务的稳定运行[^4]。 ### 实现思路 #### 模型服务化 模型服务化是指将大模型部署为一个独立的服务，通过网络接口提供给其他系统调用。这可以通过使用深度学习框架提供的模型导出功能（如TensorFlow的SavedModel或PyTorch的TorchScript）来实现。一旦模型被导出为标准格式，就可以使用专门的模型服务器（如TensorFlow Serving或TorchServe）来进行部署和管理[^4]。 #### 模型压缩与优化 在实现大模型封装时，可以通过模型压缩与优化来降低模型的计算成本。具体来说，可以采用知识蒸馏、量化、剪枝等技术来减少模型的参数量，从而提高推理速度并降低内存消耗。这些技术可以在不显著损失模型性能的情况下，实现模型的轻量化。 #### 容器化与微服务架构 为了更好地管理和扩展大模型服务，可以采用容器化技术和微服务架构。通过将模型服务打包为Docker容器，并使用Kubernetes进行编排，可以实现模型服务的自动部署、弹性伸缩和故障恢复。这种方式不仅提高了系统的可靠性和可维护性，还简化了模型的运维工作。 #### API网关与安全控制 为了确保模型服务的安全性，可以引入API网关来管理模型的访问控制。API网关可以提供身份验证、权限管理、流量控制等功能，防止未经授权的访问和滥用。此外，还可以通过日志记录和监控系统来跟踪模型的使用情况，及时发现和处理潜在的安全威胁[^4]。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用Flask框架创建一个基于RESTful API的大模型服务： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM app = Flask(__name__) # 加载预训练模型和分词器 model_name = "t5-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) @app.route('/generate', methods=['POST']) def generate(): data = request.json input_text = data.get('input_text', '') # 编码输入文本 inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) # 生成输出 outputs = model.generate(**inputs) # 解码输出 generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({"generated_text": generated_text}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 在这个示例中，我们使用了Flask框架创建了一个简单的Web服务，该服务提供了一个`/generate`端点，用于接收用户的输入文本并返回模型生成的结果。模型使用的是Hugging Face提供的T5模型，该模型是一个广泛使用的预训练语言模型。
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