Execution Context
该功能可实现对在生产环境中部署的机器学习模型输出分布的持续观察。通过分析均值、方差、偏度和峰度等统计指标，它可以识别与基线行为的偏差，从而指示概念漂移或数据质量下降。该系统汇总推理结果，以可视化随时间变化的分布变化，使数据科学家能够主动解决模型性能问题，从而避免对下游业务流程产生影响。它支持当指标超过预定义的阈值时自动发出警报，从而促进对异常预测模式的快速响应。
该系统接收来自模型服务层的实时推理输出，用于计算聚合统计分布。
它将当前的分布指标与存储在计算跟踪仓库中的历史基准进行比较。
异常情况会触发警报，当检测到显著偏差时，数据科学家可以立即采取干预措施。
Operating Checklist
从历史训练数据或初始验证集配置基准分发参数。
将推理结果流式传输至监控引擎，以进行持续的统计聚合。
计算每个输出特征的关键指标，例如均值、标准差和百分位数。
将当前指标与基准进行比较，并在检测到显著偏差时触发警报。
Integration Surfaces
推理流集成
连接到模型服务API，以获取原始预测结果，用于统计分析。
分销仪表盘
实时可视化各项指标，包括直方图、密度图和偏差指示器，供用户查看。
告警通知系统
当分发参数超出预设阈值时，系统会生成警报，以通知相关方。
