构建健壮可靠的人工智能系统需要超越模型开发，以应对数据依赖性、框架复杂性和黑匣子行为等挑战。

在本文中，我将介绍从训练到生产的整个人工智能系统生命周期中可观察性的最佳实践。我们将使用真实世界的示例和开源工具演示关键的监控、日志记录和跟踪技术。

到最后，你将了解如何打造一个可观察的人工智能平台，提供可见性、警报和加速迭代。

人工智能系统的可观测性挑战

人工智能模型的开发引起了很多关注。但模型只是可操作的人工智能系统的一部分。其他组件包括：

数据收集管道
云基础设施
TensorFlow和PyTorch等框架
模型部署体系结构
应用程序集成

监控和调试这些复杂的互连系统带来了新的挑战，包括：

数据相关性——数据是否丢失或意外更改？
黑盒模型——在推理过程中无法轻松跟踪模型内部
框架的复杂性——TensorFlow或PyTorch的行为是否正确？
持续再培训--如何跟踪正在进行的模式更改？
机器学习技术债务——管理回归和漂移
因果关系——哪个组件影响了模型输出？

这些领域缺乏可观察性，导致不透明的系统在生产中容易出现停机和性能问题。

让我们探索解决这些挑战并提高可见性的技术。

规划AI系统遥测

第一步是识别要跨组件监控的关键信号。度量、日志和跟踪应能深入了解：

数据运行状况--卷、分布、漂移、依赖性
基础设施——利用率、饱和、错误
框架操作--性能、版本、降级
模型——准确性、精确度/召回率、可解释性
部署--可用性、延迟、可靠性

通过遥测计划，我们可以相应地对管道、基础设施和应用程序进行检测。

例如，记录数据模式更改、跟踪服务间请求、跟踪GPU利用率以及导出模型可解释性度量。

每个系统的具体信号会有所不同，但应该涵盖这些更广泛的类别。

接下来，让我们看看使用标准接口收集这些遥测数据。

结构化日志记录

系统事件的集中日志记录为可观察性提供了基础。

对于跨语言和框架的一致日志记录接口，我们可以利用structlog库：

import structlog

log = structlog.get_logger()
log.info("Training started", epochs=30)

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(App.class);
log.info("Prediction requested", model_id="abc123");

structlog输出可跨技术访问的带时间戳的结构化日志：

{"event": "Training started", "epochs": 30, "time": "2023-01-01T12:00:00Z"}

为了管理日志数据，我们可以将日志吸收到基于云的聚合日志系统中，如Splunk、Datadog或Elasticsearch。

这为在我们的人工智能平台上搜索、过滤和关联事件提供了一个单一的管理平台。

指标和跟踪

虽然日志提供离散事件，但度量可以对聚合和分布提供定量见解。

跟踪将跨组件请求端到端地连接在一起。

为了以与供应商无关的格式收集度量和跟踪，我们可以使用OpenTelemetry：

from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader

metrics.set_meter_provider(MeterProvider())
exporter = PeriodicExportingMetricReader()
metrics.get_meter_provider().start_pipeline(meter, exporter, 5) # Export every 5s
requests_counter = metrics.Counter("requests_total")
requests_counter.add(1)
latency_recorder = metrics.Histogram("request_latency_seconds")
latency_recorder.record(0.3)

这暴露了遵循普罗米修斯数据模型的度量。类似地，通过OpenTelemetry跟踪SDK启用跟踪。

对于分析，度量可以由普罗米修斯抓取，并在Grafana中可视化。Jaeger提供痕迹存储和分析。

使用OpenTelemetry检测关键路径可提供跨组件可见性。

模型监控

对于生产模型，我们需要监控以下指标：

准确性、召回率、准确性
数据漂移
预测分布变化
服务级别性能（SLA）

我们可以对模型服务容器进行检测，以导出这些度量。

例如，使用Flask和Prometheus：

from flask import Flask
from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics

app = Flask(__name__)
metrics = PrometheusMetrics(app)
@app.route("/predictions", methods=["POST"])
def predict():
   # prediction logic
   prediction_time.observe(time_taken) 
   return result
precision = metrics.gauge("precision")  
precision.set(0.95)

这为Prometheus公开了一个端点，用于收集应用程序级别的指标。

模型漂移和精度可以通过与保持评估集进行比较来跟踪。

对于模型的可解释性，我们可以实现SHAP或LIME，并将工件发布到对象存储中。

这提供了模型信誉和行为随时间变化的指标。

监控最佳实践

有效监控的一些最佳实践：

快照趋势——跟踪度量增量和历史与一次性数据
**领先指标**——观察队列增长等预测指标
基线预期范围--设置动态阈值以避免在正常使用期间发生洪水
细分维度--按区域、用户类型、模型版本等划分度量。
选择基本信号——关注与优先级一致的高价值指标
可视化关键流程--仪表板服务依赖项和路径
明智地发出警报-通过检查多个条件来避免过多的警报

优先考虑提供可操作见解的重要指标。绘制趋势图，而不是孤立的数据点。

接下来，让我们讨论警报和事件如何能够快速响应问题。

警报和事件管理

当出现问题时，我们希望立即得到通知，以便减轻影响。

警报规则允许基于度量和日志配置触发器：

# Alert if average latency exceeds 500ms over 5 minutes
ALERT HighLatency
  IF avg(rate(request_latency_seconds_sum[5m])) / avg(rate(request_latency_seconds_count[5m])) > 0.5
  FOR 10m
  LABELS {severity="critical"}

我们可以将这些警报发送到电子邮件、Slack、PagerDuty等通信渠道。

对于事件合作，Jira可用于跟踪受影响的服务、事后分析和补救措施。

强大的警报和随叫随到的工作流程通过快速响应降低了事件的严重性。

现在让我们看看如何调试和理解问题。

分布式跟踪

跟踪分布式请求对于诊断多组件问题至关重要。

OpenTelemetry提供了开箱即用的跟踪功能。例如：

from opentelemetry import trace

tracer = trace.get_tracer("data_pipeline")
with tracer.start_as_current_span("ingest") as ingest_span:
   ingest_span.set_attribute("num_records", len(records))
   index_records()
with tracer.start_as_current_span("train") as train_span:
  train_span.set_attribute("model_id", "model1") 
  train_model()

这为数据摄取和模型训练步骤提供了工具，将跨度链接到端到端跟踪中：

Jaeger UI能够分析组件之间的跟踪流，以确定罪魁祸首。

关联跨系统记录的跟踪ID将非结构化日志与跟踪联系起来。

异常检测

为了检测新出现的系统问题和异常值，无监督异常检测可以应用于度量和日志。

例如，隔离林算法可以检测明显较长的推理时间：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

latency_logs = load_latency_logs() 
detector = IsolationForest(contamination='auto')
detector.fit(latency_logs)
anomalies = detector.predict(latency_logs)
if np.any(anomalies == -1):
  send_alert()

通过标记异常，我们可以在性能下降导致停机之前及早发现它。

实验跟踪

在测试模型、数据和其他组件的改进时，跟踪实验至关重要。

MLflow提供了实验跟踪和模型注册功能：

import mlflow

mlflow.set_experiment("flight_delay_model_v2") 
mlflow.log_param("label_window", "3_hours")
mlflow.log_metric("mse", 0.25)
mlflow.log_model(model, "model")

这允许随着时间的推移跟踪模型更改、参数差异和结果。

与测井管线的集成为实验结果提供了一个单一的视角。

仪表板

将指标、日志、跟踪和警报集中在仪表板中提供了统一的操作视图。

例如，Grafana可以可视化Prometheus度量

Kibana与Elasticsearch日志集成

Jaeger显示分布式轨迹

这些仪表板提供了对人工智能系统的端到端可视性。

AI可观察性当前趋势：

随着人工智能系统复杂性的增加，可观察性变得更加重要。需要考虑的一些关键趋势：

MLOps采用——模型部署管道需要监控和检测。端到端跟踪实验、数据更改和模型性能指标。
混合人工智能系统——将神经网络、知识库、搜索索引和规则相结合，需要跟踪不同组件之间的流量。
多模式模型——融合文本、语音、视觉和其他模式的模型需要每个组件的仪器。它们的交互增加了调试挑战。
联合学习——在分散的边缘设备上训练模型会使遥测数据的聚合更加困难。需要新的协议来分享见解。
精简版部署--在移动设备/物联网上部署轻量级模型会降低本地可见性。推理监控需要加强。
自动机器学习——动态模型探索和生成使跟踪变得复杂。实验元数据是关键。
道德和公平——了解不同用户和数据的模型行为很重要。检测启用了审核。
因果关系——解释为什么某些输入会导致特定的模型结果有助于建立信任。因果关系技术仍在不断成熟。

随着人工智能系统的复杂性和分布规模的扩大，可观测性将继续成为优先事项。

AI可观察性平台的开源工具堆栈：

存在许多强大的开源选项，用于监控、日志记录、跟踪和警报AI系统。

度量和遥测

Prometheus——时间序列度量的收集和查询
OpenTelemetry——与供应商无关的度量、跟踪和日志
Grafana——可视化和仪表板指标
Graphite——时间序列度量数据库
RED——基于Redis的度量收集器

日志记录

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）——日志聚合和分析
Fluentd—统一日志层
Splunk--企业日志管理

跟踪

Jaeger——分布式跟踪存储和UI
Zipkin——跨微服务关联请求流

实验跟踪

MLflow——机器学习实验跟踪器
TensorBoard--可视化复杂的ML运行

警报

Prometheus Alertmanager——警报规则引擎
PagerDuty--事件响应升级
Sentry--跟踪异常和错误

因果关系

CausalML——根据观测数据估计因果影响
Pyro——概率建模与推理

这种开源标准和专用ML工具的结合为端到端的人工智能可观测性提供了强大的功能。

结论

我已经为机器学习系统探索了一种全面的可观察性方法，包括：

跨组件使用structlog进行结构化日志记录
使用OpenTelemetry和Prometheus收集度量
分布式跟踪以端到端跟踪请求
MLflow实验跟踪
仪表板实现统一可视性
早期发现问题的异常检测
燃料持续改进回顾
了解故障的因果关系分析

这些技术共同为生产中的人工智能系统提供了全面的监控、调试和警报。

稳健的可观察性解锁了安全可靠地不断发展复杂的任务关键型机器学习应用程序的能力。它将人工智能项目从原型设计转移到全生产规模。