PTL_MODULE
Đánh giá mô hình

Phân tích lỗi

Phân tích các lỗi và sự cố của mô hình để xác định các mẫu trong các dự đoán sai, nguyên nhân gốc rễ của sự sai lệch suy luận và các tác nhân đầu vào cụ thể cho các chế độ lỗi hệ thống trong quy trình ML sản xuất.

Cao
Nhà khoa học dữ liệu
Người đàn ông chỉ vào màn hình ba chiều hiển thị sơ đồ mạng trong môi trường máy chủ.

Ưu tiên

Cao

Execution Context

Hàm này thực hiện quy trình chẩn đoán chuyên sâu trên các kết quả suy luận của mô hình để cô lập các loại lỗi cụ thể như phân loại sai hoặc các giá trị ngoại lai hồi quy. Bằng cách tương quan các giá trị đặc trưng đầu vào với điểm tin cậy dự đoán, hệ thống tạo ra một hệ thống phân loại lỗi toàn diện. Phân tích này cho phép các nhà khoa học dữ liệu xác định các dịch chuyển phân phối trong dữ liệu huấn luyện so với lưu lượng truy cập trực tiếp, tạo điều kiện cho các chiến lược huấn luyện lại có mục tiêu và đảm bảo tính toàn vẹn hoạt động mạnh mẽ cho các hệ thống ra quyết định có tính rủi ro cao.

Hệ thống tiếp nhận các nhật ký suy luận lịch sử chứa các tensor đầu vào, nhãn sự thật cơ bản và các chỉ số độ tin cậy để thiết lập cơ sở cho hoạt động bình thường.

Một thuật toán phân cụm tự động nhóm các lỗi theo sự tương đồng ngữ nghĩa, xác định xem các sự cố có bắt nguồn từ các trường hợp biên, đầu vào đối nghịch hay sự trôi dạt dữ liệu.

Một công cụ phân tích nguyên nhân gốc rễ sẽ tương quan các cụm lỗi được xác định với các trọng số mô hình hoặc phân phối đặc trưng đầu vào cụ thể để tạo ra các thông tin chi tiết khắc phục có thể hành động.

Operating Checklist

Trích xuất các bản ghi suy luận thất bại từ lớp lưu trữ cụm tính toán, bao gồm các đặc trưng đầu vào, dự đoán và nhãn.

Áp dụng phát hiện giá trị ngoại lai thống kê để cô lập các dự đoán sai lệch đáng kể so với phân phối xác suất kỳ vọng.

Thực hiện phân tích tương quan giữa các trường hợp lỗi và các tổ hợp đặc trưng đầu vào cụ thể để xác định các tác nhân gây ra có hệ thống.

Tạo báo cáo lỗi có cấu trúc, phân loại các lỗi theo loại, tần suất và tác động ước tính đến hiệu suất mô hình.

Integration Surfaces

Tổng hợp Nhật ký Suy luận

Thu thập theo thời gian thực các sự kiện dự đoán thất bại từ điểm cuối phục vụ, lọc theo ngưỡng tin cậy dưới giới hạn quan trọng.

Phát hiện trôi dạt đặc trưng

So sánh thống kê các đặc trưng đầu vào hiện tại với các đường cơ sở phân phối huấn luyện để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn về chất lượng dữ liệu.

Bảng điều khiển khắc phục

Giao diện trực quan hiển thị bản đồ nhiệt lỗi, các mô-đun mô hình bị ảnh hưởng và các điều chỉnh siêu tham số được đề xuất để xem xét ngay lập tức.

FAQ

Đưa Phân tích lỗi vào mô hình vận hành của bạn

Kết nối năng lực này với phần còn lại của quy trình và cùng đội ngũ thiết kế lộ trình triển khai phù hợp.