0Pricing
MLOps Academy · Урок

Разделение трафика между версиями модели

Направляйте часть запросов к проверяемой модели

«Разделение трафика между версиями модели» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Two Models, One Live Test

You have a new model you believe is better. Instead of guessing, you let real traffic decide. An A/B test runs both models side by side on live users. 🔬

Champion and Challenger

The current model in production is your champion. The new candidate you want to prove is the challenger. The test sees if the challenger truly beats the champion.

Splitting the Traffic

The core idea is simple: send a slice of requests to each model. A common start is 90/10, keeping most users safe on the champion while the challenger proves itself.

A Tiny Router

A basic split just rolls a random number per request and routes by the cutoff. Here ten percent of traffic reaches the challenger.

import random

def pick_model(challenger_share=0.1):
    return "challenger" if random.random() < challenger_share else "champion"

Keep Each User Consistent

Random per request flips a user between models on every visit. Instead, hash the user id so the same person always lands on the same model.

Hashing for Sticky Splits

Hashing the user id gives a stable bucket. The same id maps to the same model every time, which keeps the test clean.

import hashlib

def bucket(user_id, challenger_share=0.1):
    h = int(hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest(), 16)
    return "challenger" if (h % 100) < challenger_share * 100 else "champion"

Log Which Model Served

For every prediction, record which model handled it. Without this assignment log, you can never compare the two groups fairly later on. 📝

Start Small, Then Ramp

Begin with a tiny challenger share to limit risk. As confidence grows, you raise the percentage gradually instead of flipping everyone over at once.

Control the Split with Config

Hard-coding the share means a redeploy to change it. Read the split ratio from config so you can dial traffic up or down without shipping code.

Same Inputs, Fair Fight

Both models must see the same kind of requests and the same features. If the groups differ in who they serve, any winner you find may be an illusion.

It Is Just Routing

At its heart, an A/B test is a routing layer plus careful logging. Get the split sticky and recorded, and you have the foundation for a trustworthy comparison. ✅

Quick Check

Let us check how to keep your split clean.

Recap

An A/B test pits a champion against a challenger by splitting live traffic. Hash users for sticky buckets, log every assignment, and start small. 🎯

Часто задаваемые вопросы

Урок «Разделение трафика между версиями модели» бесплатный?

Да — полный текст урока «Разделение трафика между версиями модели» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Разделение трафика между версиями модели»?

Направляйте часть запросов к проверяемой модели Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?

Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Разделение трафика между версиями модели»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?

Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Разделение трафика между версиями модели
  2. Выбор действительно важных метрик
  3. Интерпретация значимости без самообмана
  4. Перевод лучшей модели или откат
← Назад к MLOps Academy