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Hawkeye
简介 :
HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。
需求人群 :
["调试在线推荐和排名模型","分析生产环境中的模型问题","加速发现并解决模型服务的特征问题"]
使用场景
使用HawkEye关联产品指标异常和特定模型快照,快速定位问题
当模型预测出现偏差时,利用HawkEye的模型解释功能找出相关的特征子集
通过查看训练数据统计信息,发现标签不平衡导致了模型训练效果不佳
产品特色
持续收集服务和训练模型、数据生成的相关数据
针对模型预测质量下降的模型进行分析和检测
解释模型和特征重要性分析以隔离预测变化的特征子集
通过数据统计信息和信心度量,沿特征依赖关系和转换的上游数据进行根因分析
比较当前模型快照与以前稳定的快照,发现训练数据或损失散度问题
提供基于模型图的可视化,以快速确定坏的快照原因
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