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有一个post来自 Databricks 展示了如何使用 Delta Lake 实现这一目标，但是，由于您可以使用 MLFlow 部署和提供模型，在我看来，监控模型所做的预测会很容易，就像我们监控实验运行的方式一样。
最佳答案
我的团队最近添加了 MLflow 和我们名为 whylogs 的开源数据监控库之间的集成。 .这使您可以记录通过模型和/或模型输出的数据的统计配置文件。然后，您可以从 MLflow 运行工件中收集这些配置文件并分析它们的漂移。
我们有一个 notebook它将引导您完成集成过程和 blog post跟着它走。 Lmk 如果您有任何问题或其他功能要求!
关于mlflow - 使用 MLflow 监控数据和模型漂移，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65937786/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！