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Konzept zur Beobachtbarkeit von KI-/ML-Systemen in Produktion, das Metriken, Logs und Modell‑Signale verbindet, um Leistung, Drift und Fairness nachzuvollziehen.
AI Observability beschreibt Konzepte und Praktiken zur Überwachung, Diagnose und Erklärung von KI-/ML-Systemen in Produktion. Sie verbindet Metriken, Logs, Modell‑Signale und Daten‑Drift‑Analysen, um Leistung, Fairness und Robustheit nachzuvollziehen. Ziel ist frühzeitige Fehlererkennung, Ursachenanalyse und kontinuierliche Verbesserung. Die Praxis umfasst Metrikdesign, Monitoring‑Pipelines und Diagnosetools.
Misst Vorhersagequalität gegenüber verfügbaren Labels.
Vergleicht aktuelle Feature‑Verteilungen mit Referenz.
Zeit zwischen Anfrage und Vorhersage, wichtig für SLAs.
Implementierung eines Drift‑Detektors, der Verteilungssprünge erkennt und Retraining anstößt.
Dashboard zur Anzeige von Segment‑Metriken und historischen Bias‑Trends zur Entscheidungsunterstützung.
Automatisierte Alerts mit Playbook für On‑Call und Incident‑Response bei Modellabstürzen.
Definition relevanter Metriken und SLAs
Aufbau von Telemetrie‑Pipelines und Speicherung
Einrichtung von Dashboards, Alerts und Playbooks