NannyML

मशीन लर्निंग के साथ काम करने वाले सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए, पोस्ट-डिप्लॉयमेंट चरण महत्वपूर्ण और अक्सर अस्पष्ट होता है। डेटा ड्रिफ्ट या कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के कारण मॉडल चुपचाप विफल हो सकते हैं, जिससे खराब व्यावसायिक परिणाम हो सकते हैं। NannyML लक्ष्य डेटा तक तत्काल पहुंच के बिना भी, वास्तविक समय में मॉडल प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए उपकरण प्रदान करके इसे सीधे संबोधित करता है। इसकी मुख्य क्षमता इसके प्रदर्शन अनुमान एल्गोरिदम (जैसे कॉन्फिडेंस-आधारित प्रदर्शन निगरानी और डायरेक्ट लॉस एस्टिमेशन) हैं, जो केवल इनपुट डेटा और मॉडल आउटपुट के आधार पर संभावित प्रदर्शन मेट्रिक्स (AUC, F1 स्कोर, आदि) की गणना करते हैं। यह आपको मुद्दों को जल्दी पकड़ने के लिए अलर्ट और डैशबोर्ड सेट करने की अनुमति देता है। क्योंकि यह एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है, यह सीधे आपकी मौजूदा एमएलऑप्स पाइपलाइनों (एयरफ्लो या कुबेफ्लो जैसे टूल का उपयोग करके) में एकीकृत होती है और किसी भी मॉडल के साथ काम करती है, भले ही फ्रेमवर्क (स्किट-लर्न, टेंसरफ्लो, पायटॉर्च) कुछ भी हो। वैकल्पिक क्लाउड डैशबोर्ड निगरानी और सहयोग के लिए एक दृश्य इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो कच्चे निगरानी डेटा को पूरी विकास टीम के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देता है।