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在许多文章和博客中，机器学习工作流从数据准备开始，到将模型部署到生产中结束。但实际上，这只是机器学习模型生命周期的开始。正如他们所说，“变化是生活中唯一不变的”。这也适用于机器学习模型，因为随着时间的推移，它们的准确性或预测能力可能会恶化，通常被称为模型drift．这篇博客讨论了如何检测和处理模型漂移。

机器学习中的漂移类型

当对特性数据或目标依赖关系进行某种形式的更改时，就会发生模型漂移。我们可以将这些变化大致分为以下三类:概念漂移、数据漂移和上游数据变化。

概念漂移

当目标变量的统计属性发生变化时，你试图预测的概念也会发生变化。例如，欺诈交易的定义可能会随着时间的推移而改变，因为进行此类非法交易的新方法正在发展。这种类型的改变会导致概念漂移。

数据漂移

用于训练模型的特征是从输入数据中选择的。当输入数据的统计属性发生变化时，它将对模型的质量产生下游影响。例如，由于季节性、个人偏好变化、趋势等导致的数据变化会导致传入数据漂移。

上游数据变更

有时，上游数据管道中的操作更改可能会对模型质量产生影响。例如，对特征编码的更改，如从华氏温度切换到摄氏温度，以及不再生成的特征导致空值或缺失值等。

检测和保护模型漂移的方法

假设在将模型部署到生产环境之后会有这样的更改，那么您最好的行动就是监视更改，并在发生更改时采取行动。拥有来自监控系统的反馈循环，并随着时间的推移刷新模型，将有助于避免模型陈旧。

正如我们在上面看到的，漂移可能来自各种来源，因此您应该监视所有这些来源，以确保完全覆盖。以下是一些可以部署监控的场景:<一个href="//www.neidfyre.com/www/wp-content/uploads/2019/09/model_drift.png">

训练数据

• 传入数据的模式和分布
• 标签分发

请求和预测

• 请求的架构和分发
• 预测分布
• 预测质量

使用数据库管理模型漂移

利用Delta Lake检测数据漂移

数据质量是防止模型质量差和模型漂移的第一道防线。Delta Lake通过提供模式强制、数据类型和质量期望等特性，帮助确保以高质量和可靠性构建数据管道。通常，您可以通过更新传入的数据管道来修复数据质量或正确性问题，例如修复或改进模式以及清除错误的标签等。

用Databricks Runtime检测ML和MLflow的概念和模型漂移

检测模型漂移的一种常用方法是监测预测的质量。一个理想的ML模型训练练习应该从从Delta Lake表等源加载数据开始，然后使用Databricks Runtime for ML进行特征工程、模型调优和选择，同时在MLflow中跟踪所有的实验运行和生成的模型。<一个href="//www.neidfyre.com/www/wp-content/uploads/2019/09/model_drift.png">

在部署阶段，在运行时从MLflow加载模型以进行预测。您可以将模型性能指标和预测记录回Delta Lake等存储，以便在下游系统和性能监视中使用。通过将训练数据、性能指标和预测记录在一个地方，您可以确保准确的监控。<一个href="//www.neidfyre.com/www/wp-content/uploads/2019/09/model_drift.png">

在监督训练期间，您使用来自训练数据的特征和标签来评估模型的质量。一旦部署了模型，您就可以记录和监视两种类型的数据:模型性能度量和模型质量度量。

• 建模性能度量参考模型的技术方面，例如推断延迟或内存占用。当模型部署在Databricks上时，可以轻松地记录和监视这些指标。
• 建模质量度量视实际标签而定。一旦标签被记录下来，您就可以比较预测的和实际的标签来计算质量指标，并检测模型预测质量的偏差。

下面所示的示例架构使用来自物联网传感器(功能)和实际产品质量(标签)的数据作为Delta Lake的流媒体源。根据这些数据，您可以创建一个模型，从物联网传感器数据预测产品质量。在MLflow中部署的生产模型被加载到评分管道中，以获得预测的产品质量(预测标签)。

要监视漂移，您可以将实际产品质量(标签)和预测质量(预测标签)结合起来，并在一个时间窗口内汇总以趋势模型质量。用于监视模型质量的总结KPI可能会根据业务需求而变化，可以计算多个这样的KPI以确保足够的覆盖率。有关示例，请参阅下面的代码片段。

<b>def</b>track_model_quality (真正的,预计):＃加入实际标签而且预测的标签quality_compare＝predicted.join (真正的“pid”)＃创建一个列表示是否预测标签是准确的quality_compare＝quality_compare.withColumn (“accurate_prediction”，F.when ((F.col (“质量”）＝＝F.col (“predicted_quality”))，1) \.otherwise (0））总结准确的标签在一个时间窗口来趋势百分比的准确的预测accurate_prediction_summary＝(quality_compare.groupBy (F.window (F.col (“process_time”)，“一天”) .alias (“窗口”), F.col (“accurate_prediction”）)．数（）.withColumn (“window_day”F.expr (“to_date (window.start)”）).withColumn (“总”F。总和(F.col (“数”))。在(Window.partitionBy (“window_day”）））.withColumn (“比”F.col (“数”）＊One hundred./F.col (“总”）)．选择（“window_day”，“accurate_prediction”，“数”，“总”，“比”）.withColumn (“accurate_prediction”, F.when (F.col (“accurate_prediction”）＝＝1，“准确”) .otherwise (“不准确”）).orderBy (“window_day”））<b>返回</b>accurate_prediction_summary

根据延迟的实际标签与预测标签相比如何到达，这可能是一个重要的滞后指标。为了提供漂移的一些早期预警，该指标可以伴随着领先指标，如预测质量标签的分布。为了避免误报，需要根据业务上下文设计此类kpi。

您可以在业务需要可接受的控制范围内设置准确的预测汇总趋势。然后，可以使用标准的统计过程控制方法对摘要进行监控。当趋势超出这些控制限制时，它可以触发一个通知或一个操作，以使用更新的数据重新创建一个新模型。

下一个步骤

按照说明操作<一个href="https://github.com/joelcthomas/modeldrift" target="_blank">在这个GitHub回购，以重现上面的示例并适应您的用例。要了解更多背景信息，请参阅附带的网络研讨会，<一个href="//www.neidfyre.com/pages/ProductionizingMLWebinar_Reg.html" target="_blank">生产机器学习-从部署到漂移检测．