如何构建完全自动化的数据漂移检测管道

构建完全自动化的数据漂移检测管道

自动检测和处理数据漂移的指南

动机

当生产环境中输入特征的分布与训练数据不同时，就会发生数据漂移，从而导致潜在的不准确性和模型性能下降。

为了减轻数据漂移对模型性能的影响，我们可以设计一个工作流程来检测漂移，通知数据团队并触发模型重新训练。

工作流程

该工作流程包括以下任务：

1. 从Postgres数据库中获取参考数据。
2. 从网络获取当前生产数据。
3. 通过比较参考数据和当前数据来检测数据漂移。
4. 将当前数据追加到现有的Postgres数据库中。
5. 当发生数据漂移时，执行以下操作：

• 发送Slack消息以通知数据团队。
• 重新训练模型以更新性能。
• 将更新后的模型推送到S3进行存储。

该工作流程定期在特定时间运行，例如每周的上午11:00。

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总体而言，该工作流程包括两种类型的任务：数据科学任务和数据工程任务。

数据科学任务由数据科学家执行，代表为粉色的方框，涉及数据漂移…