ML Observability(机器学习可观测性):深度解析模型全生命周期监控工具
一、技术定义与核心价值ML Observability(机器学习可观测性)是指通过系统化工具和流程,对机器学习模型从数据准备、训练、部署到推理的全生命周期进行透明化监控与分析的能力。其核心价值在于解决传统AI开发中“黑箱化”的痛点,将模型行为、数据质量、性能指标转化为可解释、可追溯、可干预的信号,确保模型在复杂生产环境中的可靠性、合规性和持续优化能力。1. 为什么需要ML可观测性?模型