Sie betreiben einen Produktionsmodell-Endpunkt mit automatisierter Modellqualitätsüberwachung. Nachdem das Überwachungssystem Verstöße meldet, trainieren Sie das Modell mit einem Datensatz neu, der den aktuellen Produktions-Traffic widerspiegelt, stellen das neue Modell bereit und führen den ersten Überwachungsauftrag aus. Die Verstöße am Endpunkt bleiben bestehen. Was sollten Sie tun, um die gemeldeten Verstöße zu beheben?

Die Neuberechnung der Überwachungs-Baseline ist entscheidend, da die ursprüngliche Baseline nicht mehr den aktuellen Produktionsdaten entspricht. Wenn sich die Datenverteilung im Laufe der Zeit ändert (Konzeptdrift), muss die Baseline aktualisiert werden, um aussagekräftige Vergleiche zu ermöglichen. Andernfalls meldet das System weiterhin Verstöße, selbst wenn das Modell korrekt funktioniert, da es mit einer veralteten Referenz verglichen wird. Das manuelle erneute Auslösen des Überwachungsauftrags würde das Problem nicht lösen, da die zugrunde liegende Baseline falsch bleibt. Das Löschen und Neuerstellen des Endpunkts ändert nichts an der Baseline oder dem Modell. Ein erneutes Training mit kombinierten Daten ist eine Modellverbesserungsstrategie, behebt aber nicht direkt das Problem einer veralteten Überwachungs-Baseline.