NLP模型監控攻略

目錄

• 😊 介紹
• 😊 關於 Verta
• 😊 產品概述
• 😊 為什麼需要模型監控？
• 😊 模型監控的重要性
• 😊 模型監控的挑戰
• 😊 模型監控的步驟
• 😊 如何進行模型監控？
• 😊 模型監控的效果
• 😊 Verta 的模型監控解決方案
• 😊 結論

模型監控對於 NLP 的重要性

歡迎大家，很高興今天能夠和大家聊聊 NLP 模型監控。在我們深入介紹之前，讓我簡單介紹一下我自己和 Verta。我是 Meetha，我在 Verta 擔任產品負責人。在此之前，我一直致力於數據標註、語音 AI 和應用性能管理等產品的開發。在轉向產品管理之前，我曾是一名工程師。我喜歡與我們的用戶密切合作，真正共同創造價值。在 Verta，我們建立了一個為數據科學家提供服務的平台，幫助他們在生產環境中運行和擴展機器學習模型。這包括模型版本控制、更好的實驗管理、模型發布管理流程、模型登記、模型部署和最後的生產模型監控。

為什麼模型監控對於生產至關重要？

NLP 模型無處不在，涉及到客戶支持、金融、醫療保健等各個領域。NLP 應用案例非常多樣，從聊天機器人、信用評估、搜索推薦到語音助手等等，應用領域廣泛且具有重要意義。然而，NLP 模型在生產環境中的當前狀態令人擔憂，模型經常出現意外失敗，而且通常是無聲地失敗。這些失敗的例子包括偏見模型預測、機器人對您做出錯誤的財務建議、以及疫情之後信用評分模型出現問題等。不幸的是，在許多情況下，作為數據科學家，我們在用戶投訴之後才發現這些失敗，這並不是理想的情況。

模型監控的定義

模型監控確保模型結果的一致性高質量，它涉及三個關鍵步驟：首先，了解模型何時失敗；其次，如果模型失敗，能夠進行調試並快速找到根本原因；最後，您需要自動化處理，以便更快地進行恢復或解決。

NLP 模型監控的挑戰

創建一個有效的 NLP 監控解決方案是一個困難的問題。讓我們討論一下為什麼。

1. 如何知道模型何時失效？

知道模型何時表現不佳並不容易。一種選擇是將模型輸出與實際結果進行比較，並評估準確性或類似的質量指標。但與常規軟件質量不同，ML 的反饋並不是即時的，所以您可能需要查看其他指標，如輸出分佈、訓練和測試集的比較，或者中間數據點。

2. 模型監控的多樣性

NLP 模型是多樣的，您可能會使用不同的框架，從 PyTorch 和 Keras 到 mBERT 等。您的模型可以在批處理模式、實時模式或兩者之間運行。在進行模型服務的基礎設施方面也有很多變量。您可能會選擇在內部進行推斷，也可能會使用另一個供應商的平台。同時，需要考慮不同的指標和可視化方式。

3. 找出根本原因

複雜的機器學習管道使得根本原因分析非常困難。如果管道中的一個步驟出現問題，那麼所有使用該管道的模型都可能受到影響。但由於我們缺乏完整的圖像，所以根本原因分析非常困難。

4. 黑箱模型

許多模型對我們來說是黑