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Customer Identity Access Management
Customer Identity Access Management
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特征存储解决训练和部署间机器学习数据漂移问题
特征存储对于机器学习至关重要，可以防止用于训练模型和用于实时评分的特征数据之间出现差异。一个常见的问题是，当相同的特征（例如，30天内的平均订单价值）在批处理训练管道和实时部署系统中计算方式不同时就会出现。这种差异，通常是由于定义或时间上的细微差别造成的，可能导致模型性能悄然下降，并降低实时决策的质量，尤其是在高风险场景下。为了确保时间点正确性，特征存储提供了特征的历史视图，防止模型从未来信息或标签本身的后果中学习，从而避免目标泄露。
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LLM运维：检测评估漂移并跟踪客户成本
作者讨论了管理LLM应用的两个常见挑战：评估集漂移和按客户成本报告。对于评估集漂移，他们建议在嵌入上使用最大均值差异（MMD）来检测评估数据集何时不再代表生产数据。对于成本报告，他们建议利用OpenTelemetry baggage在服务之间传播客户ID，避免昂贵的管道重新架构。