Эксплуатация моделей (ModelOps)
Привет, Хаброжители! Сегодня мы поделимся с вами отрывком из книги: "Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R". Статья посвящена ModelOps — набору практик для эффективного развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как организовать полный жизненный цикл модели: от оценки и мониторинга до переобучения. В материале приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн-оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга производительности в реальном времени.
Как меняются метрики контроля при переходе от чат‑ботов к агентным системам
Переход от простых чат‑ботов к автономным агентным системам требует новых метрик контроля и понимания, насколько эффективно агенты взаимодействуют друг с другом и насколько точно они используют внешние инструменты.Почему старые подходы ломаютсяКогда у нас не один LLM‑чат, а целая группа агентов, которые сами вызывают функции и общаются между собой, старые методы оценки не работают. Нужно измерять две вещи: синергию (помогают ли агенты друг другу решить задачу или просто гоняют токены по кругу);
