怎样在生产环境中设置“影子模型”以安全地评估新模型性能?
在机器学习模型上线的生命周期中,最危险的环节莫过于将旧模型替换为新模型。即使在离线测试中表现优异,新模型也可能在真实的生产流量面前因数据偏移(Data Drift)或长尾请求而表现不佳。影子模型(Shadow Model)部署策略通过将生产...
在机器学习模型上线的生命周期中,最危险的环节莫过于将旧模型替换为新模型。即使在离线测试中表现优异,新模型也可能在真实的生产流量面前因数据偏移(Data Drift)或长尾请求而表现不佳。影子模型(Shadow Model)部署策略通过将生产...