1监控生产环境中的机器学习模型性能
- 1登录Aporia平台，连接你的模型端点或数据源（如AWS SageMaker、Azure ML或自定义API）。
- 2配置监控指标，如准确率、延迟、数据漂移等，并设置告警阈值。
- 3在仪表板中实时查看模型性能，当指标异常时接收自动告警并排查问题。
2检测数据漂移并触发重新训练
- 1在Aporia中启用数据漂移检测功能，上传训练数据分布作为基线。
- 2设置漂移检测规则（如PSI或KS检验），并定义触发条件（如漂移超过阈值）。
- 3当生产数据分布显著偏离基线时，Aporia自动发出通知，提示团队重新训练模型。
3分析模型预测偏差以优化决策
- 1在Aporia中创建模型分析项目，导入历史预测结果和实际结果。
- 2使用平台的分析工具（如特征重要性、误差分析）识别预测偏差的来源。
- 3根据分析结果调整模型或特征工程，并在Aporia中验证改进效果。