Мониторинг ML · Настройка · Сопровождение

Мониторинг ML-моделей

Настраиваем наблюдение за ML-сервисами: доступность, задержки, входные данные и согласованные показатели качества. Определяем сигналы и порядок разбора отклонений.

Изменение распределения данных не доказывает ухудшение качества. Оценка качества может требовать фактических результатов и поступать с задержкой.

Панели наблюденияПроверенные сигналыПорядок разбора

Подготовим вводные

Уточним задачу: Мониторинг ML

Три вопроса помогут определить контур работ и следующий шаг к оценке.

≈ 1 минута

Вопрос 1 из 3

Можно вернуться и изменить ответ

Какие задачи решаем

Состав работ зависит от вашей системы и согласованных критериев результата.

Задача / 01

Выбрать показатели / Подключить сбор

Разделяем технические метрики, данные и качество модели.

Согласуем источники, частоту и ограничения хранения.

Задача / 02

Настроить сигналы

Определяем пороги и ответственных за реакцию.

Задача / 03

Проверить диагностику

Разбираем контрольный сценарий отклонения.

Специалисты, которые могут участвовать в вашем проекте

Состав команды и участие сотрудников согласуем с учётом задач проекта и сроков.

Поиск по технологиямУровеньТехнология

Специалистов: 15

Арсений Г.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonSQLpandasMLflow

Все навыки (18)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейNumpyscikit-learnCatBoostXGBoostTensorFlow: ETLPostgreSQLSeaborn: GitC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus

Елизавета А.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonSQLpandasMLflow

Все навыки (14)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейNumpyDockerApache AirflowC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus

Кристина А.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonSHAPLIMEMLflow

Все навыки (13)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейPower BIApache SupersetC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus

Алиса Б.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonJavaPyTorchMLflow

Все навыки (14)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейSparkKafkaAWS/GCPC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus

Галина Ф.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonOptunaHyperoptMLflow

Все навыки (13)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейDaskRedisC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus

Тимофей И.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonJavaPyTorchMLflow

Все навыки (13)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейKubernetesKafkaCassandraC++tensorflowOpenCVPrometheus

Вера С.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет

PythonScalatensorflowMLflow

Все навыки (13)

Дизайн экспериментовМониторинг моделейXGBoostHivePrestoC++OpenCVKubernetesPrometheus

Дарья С.

ML-инженер

Senior+Опыт 8+ лет

PythonC++tensorflowMLOps

Все навыки (10)

Мониторинг моделейОптимизация inferenceOpenCVYOLOv5KubernetesFlask

Денис Д.

ML-инженер

MiddleОпыт 3+ лет

PythonBashMLflowAirflow

Все навыки (7)

AWSGitLab CI/CDPrometheus

Майя П.

ML-инженер

Senior+Опыт 9+ лет

PythonSQLXGBoostMLOps

Все навыки (9)

Мониторинг моделейОптимизация inferenceCatBoostElasticsearchGraph Databases

Ирина Д.

ML-инженер

Senior+Опыт 8+ лет

PythonCUDAtensorflowMLOps

Все навыки (12)

Мониторинг моделейОптимизация inferenceKerasGANsTransformersWeights &ampBiases

Петр И.

ML-инженер

Senior+Опыт 10+ лет

PythonGPT-4LangChainMLOps

Все навыки (9)

Мониторинг моделейОптимизация inferenceMongoDBHugging FaceLoRA

Марат И.

ML-инженер

Senior+Опыт 12+ лет

PythonSQLTableauMLOps

Все навыки (10)

Мониторинг моделейОптимизация inferencePower BIScikit-learnBigQueryExcel

Геннадий У.

ML-инженер

Senior+Опыт 8+ лет

PythonHugging Face TransformersRLHFMLOps

Все навыки (9)

Мониторинг моделейОптимизация inferenceWeights &ampBiases

Марина Б.

NLP инженер

MiddleОпыт 3+ лет

PythonMLflowPrometheusSqlalchemy

Состав и границы услуги

В состав работ

Разделяем технические метрики, данные и качество модели. Согласуем источники, частоту и ограничения хранения. Определяем пороги и ответственных за реакцию. Разбираем контрольный сценарий отклонения.

Зависимости

Режим исполнения и технические требования. Доступные признаки, ограничения и эталонные периоды. Метрики, разметка и задержка получения факта.

Не входит автоматически

Состав доработок приложений, закупку лицензий и дальнейшее сопровождение согласуем отдельно от первичной настройки.

Что получите по итогам работ

Конкретный состав артефактов и критерии приёмки фиксируем перед началом работ.

Панели наблюдения

Состояние сервиса и данных доступно команде.

Проверенные сигналы

Уведомления связаны с конкретными действиями.

Порядок разбора

Инструкции для оценки отклонений и качества.

Инструменты и конфигурация

Состав решения согласуем с учётом вашей инфраструктуры и задач.

Панели наблюдения

Состояние сервиса и данных доступно команде.

Начнём с вашей текущей системы

Начнём с вашей задачи

Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.

Доступы согласуем отдельно

Предоставляйте только необходимые сведения и минимальные права для выбранного этапа.

ПЕРЕД СТАРТОМ

Карта вашей системы

СервисРежим исполнения и технические требования.
ДанныеДоступные признаки, ограничения и эталонные периоды.
КачествоМетрики, разметка и задержка получения факта.

Общая картина проектаОснова для оценки объёма и плана работ

Форматы выполнения работ

Формат сотрудничества / 01

Оценка задачи

Разберём текущую схему и определим объём изменений.

Этапы проекта

Согласуем задачу

Определим исходное состояние, границы работ и критерии приёмки.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАПлан и критерии

Подробнее об этапе

Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.

Выполним работы

Реализуем согласованный объём на выбранном контуре.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАГотовое решение

Подробнее об этапе

Согласуем источники, частоту и ограничения хранения. Определяем пороги и ответственных за реакцию.

Проверим и передадим

Проверим результат по согласованным сценариям и передадим материалы команде.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАРезультат и инструкции

Подробнее об этапе

Проверяем обнаружение согласованного отклонения. Проверяем состав сохраняемых наблюдений. Проверяем доступность сведений для ответственного. Инструкции для оценки отклонений и качества.

Стоимость и сроки: что влияет на оценку

Стоимость и продолжительность определяем после анализа исходных данных, доступа и согласованного объёма. Подготовим индивидуальную оценку с учётом требований к результату.

Объём+Зависимости+Проверка→Оценка работ

Факторы оценки: Мониторинг ML
Фактор	Что оцениваем
Сервис	Режим исполнения и технические требования.
Данные	Доступные признаки, ограничения и эталонные периоды.
Качество	Метрики, разметка и задержка получения факта.
Охват внедрения	Количество проектов, окружений и контрольных сценариев; необходимая глубина автоматизации.

Проверка, передача и дальнейшие действия

Сигнал

Проверяем обнаружение согласованного отклонения.

Конфиденциальность

Проверяем состав сохраняемых наблюдений.

Разбор

Проверяем доступность сведений для ответственного.

Передача результата

Передаём согласованные настройки, результаты проверки и инструкции. Дополнительное сопровождение и режим реакции обсуждаем отдельно.

Опыт команды в проектах

Существующие проекты и отзывы компании CodeHub. Примеры не означают, что именно эта услуга выполнялась в каждом проекте.

1–3 / 9

01 / 09Московская биржа

Python · автоматизация тестирования

Московская биржа: автоматизация тестирования

Московская биржа. Автоматизация тестирования

PythonPyTestRequests

85% критичных путей покрыто

02 / 09Крупнейший ритейл

Данные · смежный опыт

Крупнейший ритейл: SAP и Data

Крупнейший ритейл - проекты по SAP и Data

PySparkAirflowData Lake

Data Lake и SAP-процессы

03 / 09Иннотех / ВТБ

Иннотех и ВТБ: усиление IT-команд

Усиление командами и точечными ИТ-специалистами команды интегратора Иннотех на проектах ВТБ и дочерних компаний

Системная аналитикаБизнес-аналитикаАвтотестирование

25+ специалистов выведено

04 / 09Крупный интегратор

HR CRM для крупного интегратора

Взаимодействие с интегратором в рамках разработки внутренней HR CRM для автоматизации рекрутмента и хранения внутренней базы кандидатов

PHP/LaravelPostgreSQLReact

40% сокращение времени найма

05 / 09Р-Фарм

1С-разработка для Р-Фарм

1С Разработка для Р-Фарм

1С:ERP1С:Бухгалтерия1С:Документооборот

1С модули для фармы

06 / 09МТС Digital / МТС WMS / МТС AI

МТС: усиление выделенными командами

Усиление команд, предоставление выделенной команды.

Ручное тестированиеАвтотестированиеСистемная аналитика

4 направления усиления

07 / 09Фиолетовый банк маркетплейса

Банковский маркетплейс: Java и Kotlin

Усиление отделов Java + Kotlin разработки.

JavaKotlinREST

Java + Kotlin усиление разработки

08 / 09ВинЛаб и Аптечки Столицы

Восстановление IT-инфраструктуры после кибератак

Восстановление ИТ-инфраструктуры после кибератак

Системное администрированиеIT-инфраструктураКиберинциденты

60+ точек восстановлено

09 / 09EdTech-платформа

EdTech-приложение для школьников на Unity

Мобильное приложение для Edtech-платформы для школьников на Unity

UnityWebGLZenject

80 000+ MAU

Видеоотзывы клиентов

Отзывы клиентов о работе компании CodeHub; они не являются подтверждением выполнения конкретно этой услуги.

1–3 / 5

Борис Губанов

Клиент CodeHub

Татьяна Тарасенкова

Гульмира

Вячеслав Юдин

Вопросы об услуге: Мониторинг ML

Drift означает, что модель испортилась?

Нет. Это повод для анализа, который сопоставляется с качеством и контекстом.

Можно измерить качество без фактических ответов?

Для части метрик нужен подтверждённый результат. Ограничения наблюдения фиксируем заранее.

Как принимается результат?

Проверяем согласованные сценарии, передаём настройки, результаты испытаний и инструкции эксплуатации.

Что нужно для первичной оценки?

Описание процесса, инструментов и требований. Для начала достаточно обезличенных примеров без секретов.

Как определяются сроки и стоимость?

По результатам оценки согласуем охват систем, этапы работ и критерии приёмки. Расходы на внешние сервисы укажем отдельно.

Можно начать с пилотного проекта?

Да. Выберем ограниченный объект, проверим результат и затем согласуем расширение.

Обсудим задачу

Опишите задачу по услуге «Мониторинг ML-моделей». Уточним вводные, ограничения и следующий шаг к оценке.

Мониторинг ML-моделей

Уточним задачу: Мониторинг ML

Какие задачи решаем

Выбрать показатели / Подключить сбор

Настроить сигналы

Проверить диагностику

Специалисты, которые могут участвовать в вашем проекте

Арсений Г.

Елизавета А.

Кристина А.

Алиса Б.

Галина Ф.

Тимофей И.

Вера С.

Дарья С.

Денис Д.

Майя П.

Ирина Д.

Петр И.

Марат И.

Геннадий У.

Марина Б.

Состав и границы услуги

В состав работ

Зависимости

Не входит автоматически

Что получите по итогам работ

Панели наблюдения

Проверенные сигналы

Порядок разбора

Инструменты и конфигурация

Панели наблюдения

Проверенные сигналы

Порядок разбора

Начнём с вашей текущей системы

Начнём с вашей задачи

Карта вашей системы

Форматы выполнения работ

Оценка задачи

Пилот

Внедрение

Передача команде

Этапы проекта

Согласуем задачу

Выполним работы

Проверим и передадим

Стоимость и сроки: что влияет на оценку

Проверка, передача и дальнейшие действия

Сигнал

Конфиденциальность

Разбор

Передача результата

Опыт команды в проектах

Московская биржа: автоматизация тестирования

Крупнейший ритейл: SAP и Data

Иннотех и ВТБ: усиление IT-команд

HR CRM для крупного интегратора

1С-разработка для Р-Фарм

МТС: усиление выделенными командами

Банковский маркетплейс: Java и Kotlin

Восстановление IT-инфраструктуры после кибератак

EdTech-приложение для школьников на Unity

Видеоотзывы клиентов

15 менеджеров по продажам за год

Подбор менеджеров и дизайнеров

Шесть сложных позиций для производства

Технический директор с уникальным опытом

Подбор персонала для производственной компании

Вопросы об услуге: Мониторинг ML

Связанные услуги CodeHub

Все DevOps-услуги

Внедрение системы мониторинга

Prometheus

Управление инцидентами

Автоматизация обучения моделей

Развёртывание и обслуживание моделей

Обсудим задачу