MLOps & Monitoring

MLOps Pipeline

• Data Pipeline - การจัดการข้อมูลอัตโนมัติ
• Model Training Pipeline - การฝึกโมเดลแบบอัตโนมัติ
• Model Validation - การทดสอบก่อน Deploy
• Deployment Pipeline - การ Deploy แบบอัตโนมัติ
• Monitoring Pipeline - การติดตามการทำงาน

Model Monitoring

Performance Monitoring

• Model Accuracy Tracking
• Inference Latency
• Throughput และ Resource Usage
• Error Rate และ Exception Handling

Data Drift Detection

• Input Data Distribution Changes
• Feature Drift Monitoring
• Concept Drift Detection
• Statistical Tests สำหรับ Drift

Model Lifecycle Management

• Model Registry - จัดการ Model Versions
• A/B Testing - เปรียบเทียบโมเดลในระบบจริง
• Rollback Strategy - กลับไปโมเดลเก่าเมื่อมีปัญหา
• Automated Retraining - ฝึกโมเดลใหม่อัตโนมัติ

เครื่องมือ MLOps

• MLflow - Experiment Tracking และ Model Registry
• Kubeflow - ML Pipelines บน Kubernetes
• DVC - Data Version Control
• Weights & Biases - Experiment Management
• Apache Airflow - Workflow Orchestration
• Seldon Core - Model Deployment

การติดตามและแจ้งเตือน

• Prometheus + Grafana สำหรับ Metrics
• ELK Stack สำหรับ Logging
• Alerting Rules และ Notification
• Dashboard สำหรับ Stakeholders