Занятие 5
Мониторинг и поддержка AI
в продакшне
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
Почему важно мониторить работу AI после развертывания?
После интеграции AI-модели её работа не гарантирует стабильную точность в течение долгого времени. Есть несколько причин, почему AI может начать работать хуже:
Изменение данных — если модель обучена на одних данных, но в реальности поток информации изменился, точность снижается.
Смещение данных (Data Drift) — новые тренды, изменения в поведении пользователей или обновление оборудования могут влиять на входные данные.
Ограниченные вычислительные ресурсы — модель может перегружать сервер или работать медленнее из-за нехватки видеокарт.
Ошибки в интеграции — неправильное подключение API, зависания, сбои на сервере могут ухудшать пользовательский опыт.

Чтобы AI оставался точным, быстрым и надежным, важно настроить систему мониторинга.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
Formatting (Форматирование)
Точность AI не постоянна. Даже если модель показывала 95% точности при запуске, через несколько месяцев этот показатель может снизиться до 80%.

Какие метрики нужно отслеживать?
Accuracy (точность) — процент правильных предсказаний модели.
Latency (задержка) — время, за которое модель дает ответ.
Error rate (ошибки) — количество неверных ответов или сбоев.
Drift detection (смещение данных) — насколько новые входные данные отличаются от тех, на которых обучалась модель.

Если модель обрабатывает изображения (CV), можно анализировать:
  • Разницу между предсказанными и реальными объектами.
  • Количество ложных срабатываний.
Если AI работает с текстами (NLP), важно отслеживать:
  • Процент неправильно интерпретированных запросов.
  • Уровень удовлетворенности пользователей.
Инструменты мониторинга отказов и ошибок
Для автоматического мониторинга используются специальные системы.

Prometheus – мощный инструмент для сбора метрик
  • Собирает данные о нагрузке на сервер.
  • Анализирует задержку в обработке запросов.
  • Может отправлять уведомления о сбоях.
Grafana – визуализация данных
  • Показывает графики производительности модели.
  • Помогает отслеживать долгосрочные тренды.
  • Позволяет настраивать дашборды для анализа.
Sentry – обнаружение ошибок
  • Выявляет критические сбои в AI-приложениях.
  • Отправляет предупреждения разработчикам.
  • Показывает, где произошла ошибка в коде.
Пример мониторинга AI
Допустим, у нас есть AI-модель для распознавания лиц в камерах безопасности. Мы можем настроить Prometheus для сбора метрик о её работе, а Grafana – для визуализации точности предсказаний. Если процент ошибок увеличится, мы получим уведомление и сможем быстро принять меры.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Как обновлять, дообучать и поддерживать AI в продакшне?
Даже после развертывания модель должна обновляться. Есть несколько способов улучшить её точность:

Дообучение (Fine-tuning) – добавление новых данных для улучшения качества работы модели.
Перекалибровка (Recalibration) – изменение параметров модели без полного переобучения.
Полное переобучение (Retraining) – запуск обучения с нуля на новых данных.

Когда стоит обновлять AI?
  • Если точность модели упала ниже приемлемого уровня.
  • Если появились новые данные, которых не было при обучении.
  • Если изменились условия работы (например, новая камера в системе CV).

Обычно AI обновляют раз в несколько месяцев, в зависимости от специфики задачи.

Мониторинг – это ключ к стабильной работе AI в продакшне. Если не отслеживать ошибки, точность модели постепенно снижается, что может привести к неправильным решениям.

Теперь у вас есть понимание, как поддерживать AI после интеграции, чтобы он работал точно и надежно.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1