监控与可观测性

监控和可观察性涉及跟踪机器学习模型及其依赖的基础设施的性能和健康状况。这包括收集指标、日志和跟踪，以了解模型在生产环境中的表现，识别潜在问题（如性能下降或数据漂移），并深入了解整个系统的运行情况。目标是确保模型准确、可靠，并按预期交付价值。