MLOps, évaluation et assurance
Connectez des expériences aux mises en production contrôlées, une évaluation significative et un modèle pratique d'exploitation pour les systèmes d'IA.
Quelles preuves devraient permettre cette version dans la production?
Définir les données probantes de diffusion pour le système complet, y compris les données, le modèle, les instructions, la recherche et les outils, le cas échéant. Séparer les résultats exploratoires des critères d'acceptation. Permettre de tracer un comportement observé à la configuration qui l'a produit.
Établir une évaluation en fonction des comportements importants et des conditions d'échec. Conserver des exemples représentatifs, des ensembles de données en version et des catégories d'erreurs utiles. Examiner ensemble les contraintes liées à la qualité, à la latence, aux coûts et aux opérations plutôt que de traiter une seule note comme une décision de mise en liberté.
Connectez l'évaluation aux portes de déploiement, à la visibilité et à l'intervention en cas d'incident. Préciser la propriété des régressions, les changements dans les données et les extrants inattendus. Utilisez le déploiement contrôlé et le déploiement pour soutenir l'apprentissage sans perdre le contrôle opérationnel.
Que faire pour aller de l'avant
- Évaluation et preuve de la divulgation en version
- Portes de déploiement et conception de la marche arrière
- Suivi et modèle opérationnel responsable
Que dois-je apporter à une conversation?
Apportez la décision que vous devez prendre, les contraintes que vous connaissez déjà et un petit exemple non confidentiel. Nous pouvons alors décider si une ressource, un examen ciblé ou une discussion plus détaillée est la prochaine étape.