红帽全球峰会第 5 章 监控数据偏移
作为数据科学家，您可能需要监控部署的数据偏移模型。数据偏移指的是传入数据的分布或属性的变化，这些数据与最初接受模型的数据有很大不同。检测数据偏移有助于确保您的模型继续按预期执行，并且它们保持准确且可靠。
您可以使用来自 Red Hat OpenShift AI 的 TrustyAI 的数据偏移监控指标，以提供培训数据和推测数据之间的一致定量度量。
有关特定数据偏移指标的详情，请参考 支持的偏移指标。
5.1. 创建偏移指标
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要监控部署的数据偏移模型，您必须首先创建偏移指标。
有关特定数据偏移指标的详情，请参考 支持的偏移指标。
有关 TrustyAI 指标的完整列表，请参阅 TrustyAI 服务 API。
5.1.1. 使用 CLI 创建偏移指标
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您可以使用 OpenShift 命令行界面(CLI)为模型创建数据偏移指标。
先决条件
- 熟悉特定的数据集模式，并了解相关的输入和输出。
- 您的 OpenShift 集群管理员作为用户添加到 OpenShift 集群，并为包含部署模型的数据科学项目安装了 TrustyAI 服务。
- 为您的数据科学项目设置 TrustyAI，如 为项目设置 TrustyAI 中所述。
流程
- 打开一个新的终端窗口。
按照以下步骤登录到 OpenShift 集群：
- 在 OpenShift Web 控制台右上角，单击您的用户名，然后选择 Copy login command。
- 登录后，单击 Display token。
使用此令牌命令复制登录，并将它粘贴到 OpenShift 命令行界面(CLI)中。
oc login --token=<token> --server=<openshift_cluster_url>
$ oc login --token=<token> --server=<openshift_cluster_url>Copy to Clipboard Copied! Toggle word wrap Toggle overflow
将
TRUSTY_ROUTE变量设置为 TrustyAI 服务 pod 的外部路由。TRUSTY_ROUTE=https://$(oc get route/trustyai-service --template={{.spec.host}})TRUSTY_ROUTE=https://$(oc get route/trustyai-service --template={{.spec.host}})Copy to Clipboard Copied! Toggle word wrap Toggle overflow （可选）获取 TrustyAI 服务端点和有效负载的完整列表。
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" --location $TRUSTY_ROUTE/q/openapi
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" --location $TRUSTY_ROUTE/q/openapiCopy to Clipboard Copied! Toggle word wrap Toggle overflow 使用
POST /metrics/drift/meanshift/request来调度带有以下语法和有效负载结构的重复偏移监控指标：语法 ：
curl -k -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -X POST --location $TRUSTY_ROUTE/metrics/drift/meanshift/request \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data <payload>
curl -k -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -X POST --location $TRUSTY_ROUTE/metrics/drift/meanshift/request \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data <payload>Copy to Clipboard Copied! Toggle word wrap Toggle overflow 有效负载结构 ：
modelId- 要监控的模型的名称。
referenceTag- 用作参考分发的数据。
例如：
'%20d='M201.5%20305.5c-13.8%200-24.9-11.1-24.9-24.6%200-13.8%2011.1-24.9%2024.9-24.9%2013.6%200%2024.6%2011.1%2024.6%2024.9%200%2013.6-11.1%2024.6-24.6%2024.6zM504%20256c0%20137-111%20248-248%20248S8%20393%208%20256%20119%208%20256%208s248%20111%20248%20248zm-132.3-41.2c-9.4%200-17.7%203.9-23.8%2010-22.4-15.5-52.6-25.5-86.1-26.6l17.4-78.3%2055.4%2012.5c0%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.3%2024.9-24.9s-11.1-24.9-24.9-24.9c-9.7%200-18%205.8-22.1%2013.8l-61.2-13.6c-3-.8-6.1%201.4-6.9%204.4l-19.1%2086.4c-33.2%201.4-63.1%2011.3-85.5%2026.8-6.1-6.4-14.7-10.2-24.1-10.2-34.9%200-46.3%2046.9-14.4%2062.8-1.1%205-1.7%2010.2-1.7%2015.5%200%2052.6%2059.2%2095.2%20132%2095.2%2073.1%200%20132.3-42.6%20132.3-95.2%200-5.3-.6-10.8-1.9-15.8%2031.3-16%2019.8-62.5-14.9-62.5zM302.8%20331c-18.2%2018.2-76.1%2017.9-93.6%200-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200-2.5%202.5-2.5%206.4%200%208.6%2022.8%2022.8%2087.3%2022.8%20110.2%200%202.5-2.2%202.5-6.1%200-8.6-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200zm7.7-75c-13.6%200-24.6%2011.1-24.6%2024.9%200%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.1%2024.9-24.6%200-13.8-11-24.9-24.9-24.9z'/%3e%3c/svg%3e){kind=small}