Стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения

Существует четыре стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде: A/B-тестирование, Canary-развертывание, Interleaved-развертывание и Shadow-тестирование. Все они направлены на снижение рисков, связанных с новым развертыванием, и позволяют контролировать влияние изменений на пользователей.

A/B-тестирование предполагает разделение пользователей на две группы: контрольную группу, которая взаимодействует с текущей версией, и экспериментальную группу, которая взаимодействует с новой версией. Результаты сравниваются для оценки эффективности новой модели.

Canary-развертывание, в отличие от A/B-тестирования, начинается с предоставления доступа к новой модели лишь небольшому подмножеству пользователей. Если все идет хорошо, доступ расширяется.

Interleaved-развертывание представляет собой гибрид A/B-тестирования и Canary-развертывания. Оно позволяет одновременно тестировать несколько версий модели, чередуя их для каждого пользователя.

Shadow-тестирование предполагает отправку реальных данных в новую модель, но без влияния на ответы, предоставляемые пользователям. Это позволяет оценить производительность новой модели в реальных условиях, не подвергая пользователей риску.