Aprendizaje automático fiable
by Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood
Capítulo 9. Monitoreo y observabilidad de los modelos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Gestionar sistemas de producción está a medio camino entre el arte y la ciencia. Si a esta disciplina híbrida se le añaden las complejidades del ML, se parece menos a una ciencia y más a un arte. Lo que hacemos hoy es en gran medida una frontera, más que un espacio bien definido. A pesar de ello, este capítulo esboza lo que sabemos sobre cómo monitorizar, observar y alertar de los sistemas de producción de ML, y hace sugerencias para desarrollar la práctica dentro de tu propia organización.
¿Qué es el monitoreo de la producción y por qué hacerlo?
Este capítulo trata de cómo monitorizar sistemas que están haciendo ML, en lugar de utilizar ML para monitorizar sistemas. Este último se denomina a veces AIOps; nosotros nos centramos en el primero.
Una vez aclarado esto, hablemos del monitoreo de la producción de forma genérica, sin las complejidades del ML, para que sea más fácil de entender, y ¿qué mejor forma de empezar que con una definición? El monitoreo, en el nivel más básico, proporciona datos a sobre el funcionamiento de tus sistemas; esos datos se almacenan, se hacen accesibles y se muestran de alguna manera razonable. La observabilidad es un atributo del software, lo que significa que ...
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