MLOps Academy · Pelajaran

Buat Laporan Drift dengan Evidently

Hasilkan laporan drift dan kualitas yang dapat dibagikan.

Buat Laporan Drift dengan Evidently adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Pergeseran yang Dapat Dibagikan

Angka PSI dan KS mentah sangat baik untuk kode, tetapi rekan satu tim memerlukan gambaran yang jelas. Evidently mengubah pemeriksaan pergeseran menjadi laporan visual yang dapat dibagikan. 📈

Fungsi Evidently

Evidently adalah pustaka Python sumber terbuka yang membandingkan dataset referensi dengan data saat ini, lalu menghasilkan laporan pergeseran dan kualitas yang siap digunakan.

Pasang Terlebih Dahulu

Anda dapat memulai dengan satu pemasangan pip. Setelah itu, impor laporan dan preset yang diperlukan untuk analisis.

pip install evidently

Referensi dibandingkan dengan Saat Ini

Setiap laporan Evidently memerlukan dua bingkai data: baseline referensi, biasanya data pelatihan, dan data produksi saat ini yang ingin Anda bandingkan.

reference = train_df
current = production_df

Preset Pergeseran Data

Sebuah preset menggabungkan banyak pemeriksaan sekaligus. DataDriftPreset menjalankan pengujian pergeseran untuk setiap fitur dan merangkum jumlah fitur yang berubah.

from evidently.report import Report
from evidently.metric_preset import DataDriftPreset

Jalankan Laporan

Buat Laporan dengan metrik yang dipilih, lalu jalankan pada kedua dataset. Evidently secara otomatis memilih pengujian pergeseran yang sesuai untuk setiap kolom.

report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
report.run(reference_data=reference, current_data=current)

Simpan sebagai HTML

Ekspor laporan menjadi satu berkas HTML. Siapa pun dapat membukanya di peramban tanpa memerlukan Python, sehingga mudah dibagikan.

report.save_html("drift_report.html")

Dapatkan Hasil sebagai Dict

Untuk otomatisasi, ambil laporan sebagai dict, bukan sebagai HTML. Kini pipeline Anda dapat membaca penanda pergeseran dan menindaklanjutinya dalam kode.

result = report.as_dict()
drift = result["metrics"][0]["result"]

Lebih dari Sekadar Pergeseran

Evidently bukan hanya untuk pergeseran. DataQualityPreset menandai nilai yang hilang dan rentang yang tidak wajar, sehingga Anda dapat menemukan masukan yang rusak sekaligus masukan yang berubah.

Rangkaian Pengujian untuk Lulus atau Gagal

Jika Anda menginginkan hasil yang jelas, gunakan TestSuite dari Evidently. Rangkaian ini mengembalikan status lulus atau gagal untuk setiap pemeriksaan, cocok untuk mengatur gerbang pipeline CI.

Jadwalkan

Kekuatan sebenarnya muncul saat Anda menjalankan laporan berdasarkan jadwal, misalnya setiap hari, lalu menyimpan setiap laporan. Seiring waktu, Anda membangun riwayat kesehatan data yang terus diperbarui. ⏱️

Pemeriksaan Singkat

Satu pertanyaan tentang menghubungkan pergeseran ke otomatisasi.

Ringkasan

Anda telah mengenal Evidently: berikan data referensi dan data saat ini, jalankan preset, lalu simpan HTML untuk manusia atau gunakan as_dict untuk otomatisasi. Jadwalkan prosesnya untuk memantau kesehatan data dari waktu ke waktu. 🎯

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Buat Laporan Drift dengan Evidently” gratis?

Ya — teks lengkap “Buat Laporan Drift dengan Evidently” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Buat Laporan Drift dengan Evidently”?

Hasilkan laporan drift dan kualitas yang dapat dibagikan. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Buat Laporan Drift dengan Evidently” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

← Kembali ke MLOps Academy