一旦部署到生产中，持续监控对于检测模型行为的偏差至关重要。持续监控有助于确保准确性，并在问题升级之前主动识别潜在问题。MLOps 采用主动监控方法。这意味着实时跟踪模型性能指标、数据质量和模型漂移。
MLOps 中模型监控的核心是跟踪性能指标。这些关键指标可以洞悉模型在生产中的表现。准确率、精确率、召回率和 F1 分数提供了可量化的模型有效性指标，使组织能够评估模型是否满足预定义的性能阈值。
通过长期监控这些指标，数据团队可以识别可能预示潜在问题的性能下降或异常。例如，团队可以识别概念漂移、数据漂移或模型退化的迹象，以便及时采取纠正措施。
除了性能指标外，MLOps 还包括跟踪数据质量和模型漂移。例如，MLOps 工具应帮助团队评估输入数据的完整性和一致性。最终目标是确保模型接收高质量的推理输入。任何偏离预期数据分布或数据特征异常的情况都可能表明数据质量问题会影响模型性能。
同样，模型漂移监控涉及检测输入数据和模型预测之间的关系随时间的变化。当模型超出其预期范围或底层数据模式发生变化时，漂移监控会发出信号。有了这些信息，团队可以根据需要重新训练或重新校准模型，以保持准确性和相关性。
模型治理
模型治理在 MLOps 生态系统中至关重要。在受监管的行业中尤其如此，因为组织必须满足严格的合规性要求。组织应确保 MLOps 框架能够应对治理和合规性挑战。这包括管理模型版本、跟踪沿袭、实施访问控制和审核模型行为的流程和控制。
有效的模型版本控制是 MLOps 中模型治理的基石。它允许组织跟踪模型随时间的变化并确保可重复性和可追溯性。通过维护模型的版本历史记录，组织可以根据需要轻松恢复到以前的版本。此外，他们可以清楚地跟踪模型从开发到部署的演变。
当然，适当的版本控制有助于数据团队之间的知识共享。但是，它还为监管合规目的提供了清晰的审计线索。高效的 MLOps 最终应在模型开发和部署过程中展现透明度和问责制。
除了版本控制之外，正确的跟踪沿袭对于 MLOps 也至关重要。数据沿袭是指了解数据团队如何制作模型以及他们使用哪些数据来训练模型。当然，这有助于整个组织的 AI 民主化。但是，这也使遵守合规性和监管要求更加无缝。
MLOps 与 AI 治理，视角的差异
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有效的 MLOps 是什么样的？
针对强大 MLOps 的强大 ML 模型管理程序旨在回答以下问题：
在开发和选择模型时要测量哪些性能指标？
我们如何确保我们的模型稳健、无偏见且安全？
什么水平的模型性能是企业可以接受的？
我们是否已经定义好谁将负责生产 ML 模型的性能和维护？
如何更新和/或刷新 ML 模型以解决模型漂移（即模型性能下降）问题？当收 新加坡电话号码数据 到警报时，我们可以轻松地重新训练模型吗？
我们如何增强模型和机器学习项目的部署可靠性？
在快节奏的人工智能环境中，我们如何快速部署机器学习项目以满足不断变化的业务需求？
如何随着时间的推移监控模型以检测模型恶化或意外的异常数据和预测？
模型是如何审核的？能否向开发团队之外的人解释？
我们如何记录人工智能生命周期中的模型和项目？
这些问题涵盖了整个 ML 模型生命周期。值得注意的是，他们的答案不仅涉及数据科学家，还涉及整个企业的人员。这是因为 MLOps 不仅仅涉及工具或技术。它旨在打破孤岛并促进协作，从而围绕连续、可重复且无摩擦的 AI 生命周期在 ML 项目上实现有效的团队合作。
在没有适当的 MLOps 实践的情况下大规模部署机器学习模型的组织将面临模型质量和连续性问题。没有 MLOps 实践的团队可能会引入对业务产生真正负面影响的模型。例如，想象一下一个模型做出的有偏见的预测会给公司带来不利影响。