nannyml

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模型上线之后，如何确认它还在正常工作，往往是 MLOps 中最棘手的环节，NannyML 正是针对这个缺口设计的。当真实标签延迟或缺失时，它能依靠基于置信度的方法估算模型性能，并配合单变量与多变量漂移检测，把静默失败追溯到具体发生偏移的输入特征。对表格型分类器和回归模型，你只需用测试集设定参考基线，再把线上数据接进来，就能在图表里同时查看估算指标趋势、漂移告警和按影响程度排序的嫌疑特征。数据科学家和 MLOps 工程师因此可以越过单纯的告警，去真正理解模型性能下滑的原因。它不绑定特定模型类型，在普通 Python notebook 中就能运行，嵌入现有技术栈时也不会被某家 serving 平台锁住。