Оценка эффективности модели в продакшене и принятие решений об её обновлении требует выстраивания наблюдаемости (observability), мониторинга метрик качества, пользовательской обратной связи и сравнения текущей и новой моделей. В продакшене нет доступа к “золотым” меткам на входящие данные, поэтому применяются специальные техники оценки «вслепую», а также практики A/B-тестирования и дрейф-контроля. Ниже подробно изложены этапы, методы и инструменты, которые использовались на практике.

1. Категории метрик в продакшене

А. Системные (инфраструктурные) метрики:

• Latency (время отклика)

• Throughput (запросов в секунду)

• Memory usage (RAM, GPU)

• CPU/GPU utilization

• Error rate (5xx, 4xx, timeout)

Б. Поведенческие / пользовательские:

• CTR (Click-Through Rate) после ответа модели

• Conversion rate (если бот приводит к продаже/записи)

• Bounce rate (досрочные уходы)

• Retention / Session length

• Рейтинг пользователя (thumbs up/down, 5-звёздочная шкала)

В. Качественные (модельные) метрики:

• Accuracy, Precision, Recall, F1 — если есть ручная проверка

• BLEU, ROUGE, METEOR — для генерации

• Perplexity — суррогат качества

• Confusion matrix (для классификаторов)

2. Оценка модели без доступных меток (unlabeled feedback)

a. Proxy-метрики:

• Использование суррогатных индикаторов качества.

• Примеры:

  • Длина ответа (слишком короткие — подозрительно)

  • Слишком одинаковые ответы на разные запросы (низкая вариативность)

  • Уникальные токены / diversity

b. Ручная разметка сэмплов

• Регулярная выгрузка случайных 100–500 ответов за период.

• Разметка аннотаторами (внутренними или через краудсорс).

• Используются формы разметки (например, “понятность”, “полезность”, “соответствие вопросу”).

c. Регрессионные тесты

• Набор из заранее отобранных запросов с ожидаемыми предсказаниями.

• При каждом обновлении модели прогоняется и сравнивается результат.

• Используется в CI: модель не проходит, если ухудшилась по ключевым тестам.

3. Онлайн оценка — A/B-тестирование

a. Разделение пользователей

• Рандомно 10–50% трафика получают ответы от новой модели.

• Сохраняются все метрики и сравниваются с контрольной группой.

b. Метрики сравнения

• Доля успешных диалогов

• Время до выхода

• Средняя длина сессии

• Конверсия в целевое действие

• Количество запросов, на которые модель ответила “не знаю”

c. Безопасность

• Shadow-тестирование: новая модель работает “в фоне”, не влияя на реальный ответ. Сравниваются ответы с текущей.

4. Анализ ошибок и дрейфа модели

a. Error logging и фидбек

• Все отклонения от ожидаемого поведения логируются.

• Классификация ошибок:

  • Непонимание намерения

  • Потеря контекста

  • Нерелевантный ответ

  • Нарушение этики или политики

b. Data Drift Detection

• Сравнение распределений входов:

  • Количество новых токенов

  • Частотность слов

  • Embedding-дистрибуции (KL divergence, cosine shift)

• Используются библиотеки: evidently, River, alibi-detect

c. Concept Drift Detection

• Изменение зависимости между входами и правильными ответами.

• Признак: на одинаковые запросы модель даёт всё менее релевантные ответы.

5. Автоматизированный сбор обратной связи

a. Интеграция оценок пользователей

• Thumbs up / thumbs down

• “Было ли полезно?” → Да / Нет

• Оценка по шкале (0–5)

b. Семантический анализ пользовательских реакций

• Если пользователь переспросил, исправил, повторил — возможно, он был не удовлетворён.

• Сигнал коррекции: если после ответа моделью пользователь уточняет — может быть ошибка модели.

c. Логирование интеракций

• Структурированное сохранение: вход, ответ, latency, метки, реакция пользователя.

• Пример записи:

{
"user_id": "u123",
"input": "Как отменить заказ?",
"model_response": "Заказ отменён. Хотите сделать новый?",
"latency_ms": 187,
"feedback": "thumbs_down"
}

6. Критерии обновления модели

Обновление модели происходит, если одновременно соблюдаются условия:

• Новая модель стабильно превосходит старую по:

  • Precision/Recall на offline-валидации

  • Регрессионным тестам

  • Пользовательскому фидбеку

  • Перфомансу (latency)

• В Shadow- или A/B-тестировании улучшены:

  • Доля успешных сессий

  • Пользовательские метки (quality score, thumbs)

  • Снижение bounce rate

• Влияние на инфраструктуру допустимо:

  • Не превышена GPU-память

  • Не увеличена задержка более чем на N мс

Частота обновлений:

• Регулярные (по расписанию): например, раз в 2 недели — fine-tuning на новых данных.

• Реактивные: после обнаружения ухудшения производительности.

• Экспериментальные: выпуск альтернативных версий для тестов.

7. Используемые инструменты

Мониторинг и алерты:

• Prometheus + Grafana: технические метрики.

• Sentry / ELK stack: ошибки и исключения.

• Custom dashboards для бизнес-метрик.

Трекинг экспериментов:

• MLflow, Weights & Biases: логирование экспериментов, сравнение моделей.

• DVC: контроль версий данных.

CI/CD:

• Авто-обучение модели при появлении новых данных.

• Unit + regression tests + offline evaluation.

• Автоматическое выкатывание модели в staging, затем в production.

8. Командные роли в оценке модели

• ML-инженеры: реализуют мониторинг и CI/CD.

• Data scientists: анализируют дрейф, обучают и валидируют модели.

• Разметчики / лингвисты: проверяют качество ответов вручную.

• Продакт-менеджеры: устанавливают бизнес-метрики (например, NPS).

• SRE/DevOps: следят за стабильностью и доступностью.