Monitoring

Monitorar sistemas de IA em produção é crucial para garantir performance, confiabilidade e detectar problemas antes que impactem usuários. Sistemas de IA têm desafios únicos que requerem monitoramento especializado.

Por que Monitorar Sistemas AI?

Diferente de sistemas tradicionais, modelos ML podem degradar silenciosamente. Um modelo que funcionava bem pode parar de funcionar devido a mudanças nos dados de entrada (data drift) ou no ambiente.

Tipos de Métricas para Monitorar

1. Métricas de Infraestrutura (Como Software Tradicional)

  • Latência: Tempo de resposta por requisição
  • Throughput: Número de requisições por segundo
  • Disponibilidade: Uptime do sistema
  • Uso de recursos: CPU, memória, GPU
  • Errors: Taxa de erros HTTP e exceções

2. Métricas de Modelo (Específicas de ML)

  • Performance do modelo: Accuracy, precision, recall, F1
  • Confidence scores: Distribuição de confiança das previsões
  • Prediction distribution: Distribuição das saídas do modelo

3. Métricas de Dados

  • Data drift: Mudanças na distribuição de dados de entrada
  • Feature drift: Mudanças em features específicas
  • Data quality: Valores faltantes, outliers, tipos incorretos
  • Schema validation: Dados correspondem ao schema esperado?

4. Métricas de Negócio

  • Business KPIs: Conversão, receita, engajamento
  • User feedback: Avaliações, cliques, interações
  • A/B test results: Comparação entre modelos

Detecção de Drift

Drift ocorre quando a distribuição dos dados muda ao longo do tempo, fazendo o modelo perder performance.

Data Drift

Mudanças na distribuição dos dados de entrada. Detectar usando:

  • Estatísticas descritivas (média, desvio padrão)
  • Testes estatísticos (KS test, PSI - Population Stability Index)
  • Distâncias entre distribuições (Wasserstein, KL divergence)

Concept Drift

Mudança na relação entre features e target. Mais difícil de detectar, requer:

  • Métricas de performance em dados novos
  • Comparação de previsões vs valores reais
  • Monitoring de business metrics

Implementando Monitoramento

1. Logging

Registre todas as previsões importantes:

  • Inputs (features)
  • Outputs (predictions)
  • Metadata (timestamp, user ID, modelo versão)
  • Performance metrics

2. Dashboards

Crie dashboards para visualizar:

  • Métricas em tempo real
  • Tendências históricas
  • Comparações entre modelos
  • Alertas e incidentes

3. Alertas

Configure alertas para:

  • Degradação de performance (threshold-based)
  • Drift detectado
  • Erros elevados
  • Anomalias em métricas

Ferramentas de Monitoramento

  • Evidently AI: Open-source, foco em data drift
  • Fiddler: Platform completa de monitoring
  • WhyLabs: Observability para ML
  • Prometheus + Grafana: Para métricas customizadas
  • MLflow: Tracking e monitoring básico
  • Arize AI: Model performance monitoring

Best Practices

  • Baseline: Estabeleça baseline de performance após deploy
  • Gradual rollout: Deploy gradualmente para detectar problemas cedo
  • A/B testing: Compare modelos lado a lado
  • Human feedback: Incorpore feedback humano quando possível
  • Retreinamento: Defina triggers claros para retreinar
  • Documentação: Documente todas as métricas e thresholds

Métricas Específicas por Tipo de Modelo

Classificação

  • Accuracy, precision, recall por classe
  • Confusion matrix
  • ROC-AUC, PR-AUC

Regressão

  • MAE, RMSE, MAPE
  • Residuals distribution

NLP

  • Perplexity
  • BLEU scores (para geração)
  • Toxicity scores

Challenges e Soluções

Desafio: Ground truth não está disponível imediatamente

Solução: Use proxy metrics, human feedback loops, e modelos auxiliares para estimar performance

← Voltar para AI in Production