Execution Context
A/B测试框架提供了一个结构化的环境，用于同时评估不同的机器学习模型。它通过隔离变量来准确衡量性能差异，同时高效地管理计算资源。通过分析流量分配和结果指标，工程师可以在全面部署之前，以统计学上的置信度确定最佳版本。
启动实验，首先需要定义控制组模型和实验组模型，并明确具体的评估指标，例如延迟或准确率。
同时向不同的用户群体部署两个版本，同时保持严格的隔离，以防止数据污染。
监控实时性能数据和统计显著性阈值，以确定适合生产环境部署的最佳模型。
Operating Checklist
定义实验参数，包括流量分配、指标和持续时间。
配置控制组和变体模型的部署目标。
执行流量路由，将请求分发到两个模型上。
分析汇总结果，并与统计显著性阈值进行比较。
Integration Surfaces
实验配置
在仪表盘界面中，定义流量分配比例、选择标准以及主要指标。
实时监控仪表盘
查看实时性能对比，包括错误率和推理延迟，适用于两种模型版本。
统计分析报告
接收自动生成的报告，其中包含置信区间和P值，以验证某个版本的优越性。
