13、模型有效性与质量评估：保障模型可靠部署的关键

模型有效性与质量评估：保障模型可靠部署的关键

1. 引言

在模型投入生产之前，我们需要回答两个关键问题：一是模型是否有效，即新模型是否会破坏我们的系统；二是模型质量如何，即新模型是否足够好。这两个问题看似简单，但需要深入调查，并且通常需要不同领域专业人员的协作。

2. 模型有效性评估

2.1 模型有效性的重要性

模型有效性是指模型在投入生产时是否会导致系统级故障或崩溃。有效性检查与模型质量问题不同，一个模型可能预测不准确，但不会导致系统崩溃；或者在离线测试中表现良好，但在生产环境中由于依赖特定功能版本、使用不兼容的机器学习包或产生NaN值而导致下游消费者崩溃。因此，测试模型有效性是确保模型不会对系统造成灾难性损害的第一步。

2.2 模型有效性的测试内容

• 是否为正确的模型 ：确保使用的模型版本是我们打算服务的版本。可以在模型文件中包含时间戳和其他元数据，以避免错误。这也凸显了自动化的重要性，手动流程容易出现问题。
• 模型能否在生产环境中加载 ：创建生产环境的副本，尝试加载模型。文件格式的变化和模型文件过大可能导致加载错误，因此不能仅根据模型文件大小判断其是否能在环境中成功加载。
• 模型能否在不崩溃基础设施的情况下提供结果 ：向模型发送一个最小请求，检查是否能得到结果。可能导致失败的原因包括平台版本不兼容、功能版本不兼容、模型损坏、缺少管道和结果超出范围等。
• 模型的计算性能是否在允许范围内