https://blog.formize.com/hr/categories/observability/Recent content in Observability on Formize.com blogHugohrhttps://blog.formize.com/hr/unified-mlops-observability-with-formize/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.formize.com/hr/unified-mlops-observability-with-formize/<h1 id="unified-mlops-observability-with-formize">Unified MLOps Observability with Formize</h1> <p>Poduzeća koja pokreću modele strojnog učenja u velikom opsegu suočavaju se s tri međusobno povezane izazove:</p> <ol> <li><strong>Performansni drift</strong> – modeli pogoršavaju performanse kako se distribucija podataka mijenja.</li> <li><strong>Neprozirnost porijekla</strong> – postaje teško pratiti koja je verzija podataka dovela do određene prognoze.</li> <li><strong>Regulatorni pritisak</strong> – revizori zahtijevaju dokaz da svaka odluka modela zadovoljava pravila privatnosti, pravičnosti i specifična za industriju.</li> </ol> <p>Tradicionalno, timovi spajaju odvojene alate: Prometheus za metrike, Apache Atlas za porijeklo i popis provjera usklađenosti za revizije. Rezultat je fragmentirani sloj promatranja, visok operativni trošak i stalni pritisak usklađenosti.</p>