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ML Test Score 「モニタリング」(※発表では詳細説明は省略します)
D. Sculleyらが提唱した ML Test Score その4
No. テスト内容 発表者ら日本語訳
1 Dependency changes result in notification
MLシステムが使用している上流データの変更について情報が通知される
体制であるかをチェック
2
Data invariants hold in training and serving
inputs
本番環境のデータ特性の訓練データからの乖離をモニタリングしているか
チェック
3 Training and serving features compute the
same values
特徴量エンジニアリングの結果が訓練時と本番環境で一致しているかを
チェック
4 Models are not too stale 本番環境のモデルが古くなっていないかチェック
5 The model is numerically stable MLモデル内でNanやInf、その他例外値をアラートしているかチェック
6
The model has not experienced a dramatic or
slow-leak regressions in training speed,
serving latency, throughput, or RAM usage
訓練時間、デプロイにかかる時間、推論時間、メモリ使用量をモニタリング
しているかチェック
7 The model has not experienced a regression
in prediction quality on served data
本番環境のデータが経時変化していないかをチェック
Breck, Eric, et al. "The ML test score: A rubric for ML production readiness and technical debt reduction."2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2017. [link]