MLOP,評価 &保証

実験を制御されたリリース,有意義な評価,AIシステムのための実用的なオペレーティングモデルに結びつけます

疑問を投げかける

このバージョンの制作を許可すべき証拠は?

システム全体に対するリリース証拠を定義する.データ,モデル,提示,取得,および必要な場合のツールを含む.受け入れ基準から分離した調査結果観察された行動を生成した構成に追記することが可能になる.

重要な行動や失敗条件を中心に評価を構築する.代表的な例,バージョン化されたデータセット,有用なエラーカテゴリーを保持する.単一のスコアをリリース決定として扱うのではなく,品質,遅延,コスト,および運用の制限を一緒に検討する.

評価を部署ゲート,可観測性,インシデント対応に結びつけます逆転,データ変更,予期しない出荷に関する所有権を指定する.制御されたロールアウトとロールバックを使用して,操作制御を失わずに学習をサポートします.

話すには何を持って行けばいいのか?

必要な決断知っている制約そして秘密の例を挙げてください資源,集中的なレビュー,またはより詳細な議論が次の正しいステップかどうか合意することができます

明確な次のステップ