Phoenix：在你的笔记本中开源ML可观测性

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Phoenix：在你的笔记本中开源ML可观测性

介绍

大家好，我是Xander，是一名Arise AI的开发者倡导者。今天很高兴与大家分享我们最近发布的一个新开源库--Phoenix，它是一个在笔记本环境中运行的ML可观测性库。在今天的工作坊中，我们将进行一个有趣的图像分类实例，您将有机会亲自运行Collab并尝试Phoenix。我们将尽可能地使这个工作坊有趣和互动。如果您有任何问题，请随时在聊天室或Q&A中提问，我将定期停下来回答问题。非常感谢大家的参与，让我们开始吧！

什么是ML可观测性👁️‍🗨️

ML可观测性有两个组成部分，即监测和根本原因分析。当我们在生产中能够监测到问题并且知道问题的根本原因时，我们的机器学习系统才能够被视为可观测。监测意味着我们能够在生产环境中检测到问题的发生，这些问题可能是数据质量问题，例如，如果在模型输入之前，特征数据中缺少了某个特征，那就是数据质量问题的一个例子。漂移问题也是需要监测的问题，例如，如果训练数据的分布与生产数据的分布不同，那么生产数据就发生了漂移。性能问题也是我们可能要监测的问题，例如，如果一个分类模型在生产中的准确度要高于训练阶段，那就是一个性能问题。然而，仅有监测是不够的，我们还需要能够快速确定问题的根本原因，以便及时修复。这就是我们所称的根本原因分析。

Phoenix: ML可观测性的库🔍

Phoenix是一个在notebook环境中运行的库，它提供了ML可观测性功能。它通过监测和根本原因分析来帮助您实现可观测性。它与notebook服务器一起运行，您可以在notebook中使用它，就像在应用程序中一样。Phoenix可以让您监测和检测不同的问题，例如漂移问题和数据质量问题。同时，它还可以帮助您快速定位问题的根本原因，并提供解决方案。我们将在此工作坊中具体介绍Phoenix的实际用法。

使用Phoenix进行监测和异常分析🔬

接下来，我们将进入工作坊的交互部分。您将能够亲自实践使用Phoenix。首先，我们需要配置Phoenix，告诉它数据框中的各列的含义。然后，我们将利用Phoenix数据集来包装数据框和模式，以便后续的可视化和分析。我们还将介绍如何使用Phoenix来监测漂移并进行异常分析。我们将看到不同漂移现象的示例，并使用Phoenix定位并解决根本原因。在这一过程中，您将学到如何使用Phoenix来监测和分析ML模型的可观测性问题，并找到问题的根本原因。

图像分类实例：使用Phoenix进行活跃学习👨‍💻

在这个图像分类实例中，我们将使用Phoenix进行活跃学习。我们将训练一个图像分类模型，并使用Phoenix来监测和改进模型的性能。首先，我们将下载训练数据和生产数据，并将其转换成Pandas数据帧。然后，我们将使用Phoenix数据集将数据与模式结合起来。接下来，我们将检查数据并观察模型的漂移现象。通过使用Phoenix，我们将能够检测到漂移，并找到导致漂移的问题。为了解决这个问题，我们将导出漂移问题的数据并进行标记。最后，我们将对模型进行微调，以改进其在生产中的表现。

扩展规模：Phoenix的适用性与挑战💪

随着问题规模的增大，使用Phoenix可能会面临一些挑战。在处理大规模数据时，我们可能需要采取一些额外的方法。例如，对于大规模数据，我们可以对样本进行采样，然后使用相似性搜索来查找与生产数据相似的样本。这样可以有效地扩展Phoenix的适用范围。此外，我们还需要考虑存储和计算资源的限制。对于很大的数据集，我们可能需要进行分布式计算和存储，以确保性能和可扩展性。随着Phoenix的发展，我们将不断解决这些挑战，并努力使其适应更大规模的问题。

总结

在这个工作坊中，我们介绍了ML可观测性的概念以及如何使用Phoenix库来实现ML可观测性。我们演示了使用Phoenix来监测问题和分析根本原因的过程，并进行了一个图像分类实例。我们还讨论了扩展Phoenix的挑战和适用性。希望这个工作坊能够让您对ML可观测性有更深入的了解，并激发您对可观测性工具和技术的兴趣。