如何实现数据世系(Data Lineage),追溯模型输出的源头数据?
导语:数据世系在AI可解释性与可审计性中的核心价值 在AI模型部署和运维(MLOps)的实践中,模型输出的可靠性往往取决于其训练数据的质量和版本。当模型在生产环境中出现意外行为或偏差时,我们必须能够迅速且精确地回答一个关键问题:这个模型是使...
导语:数据世系在AI可解释性与可审计性中的核心价值 在AI模型部署和运维(MLOps)的实践中,模型输出的可靠性往往取决于其训练数据的质量和版本。当模型在生产环境中出现意外行为或偏差时,我们必须能够迅速且精确地回答一个关键问题:这个模型是使...
在现代的AI基础设施中,模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”,那么当模型表现下降时,排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性(Data...