Добро пожаловать!
Меня зовут Мария Жарова, и это мой блог про науку о данных✨
Лайфхаки из будней MLщика, полезности по Data Science и ответы на вопросы, которые волнуют новичков и не только🌝
Автор @NaNCat
Post #244
842
Привет, друзья!
Если вам нравится автоматическая аналитика по типу YData Profiling, то, возможно, придётся по душе и Evidently!
Эта библиотека активно развивается и содержит множество удобных обёрток для мониторинга качества данных в проде.
💡Вот что она умеет:
- Анализировать качество данных: пропуски, типы данных, распределения... похоже на возможности YData.
- Отслеживать дрифт признаков и таргета: сравнивает две выборки по ключевым статистическим характеристикам (например, train и prod датасеты).
- Мониторить метрики моделей во времени: можно встроить в пайплайны (Airflow, Prefect, CI/CD), чтобы отслеживать изменения в качестве.
- Оценивать входы и выходы LLM: есть специальные отчёты для анализа prompt-response (длина, токсичность, повторяемость и т.п.)
- Работать локально или в облаке: можно использовать просто в ноутбуке или развернуть Evidently UI для команды.
- И самое главное:) Она создаёт интерактивные HTML-отчёты за пару строк кода.
💡Полезные материалы:
- официальная документация (сразу ссылка на quickstart)
- youtube-канал с видео-туториалами
- репозиторий библиотеки на github
Пусть дрифт остаётся на треке, а не в проде 🚙
#аналитика@data_easy
#mlops@data_easy
Если вам нравится автоматическая аналитика по типу YData Profiling, то, возможно, придётся по душе и Evidently!
Эта библиотека активно развивается и содержит множество удобных обёрток для мониторинга качества данных в проде.
💡Вот что она умеет:
- Анализировать качество данных: пропуски, типы данных, распределения... похоже на возможности YData.
- Отслеживать дрифт признаков и таргета: сравнивает две выборки по ключевым статистическим характеристикам (например, train и prod датасеты).
- Мониторить метрики моделей во времени: можно встроить в пайплайны (Airflow, Prefect, CI/CD), чтобы отслеживать изменения в качестве.
- Оценивать входы и выходы LLM: есть специальные отчёты для анализа prompt-response (длина, токсичность, повторяемость и т.п.)
- Работать локально или в облаке: можно использовать просто в ноутбуке или развернуть Evidently UI для команды.
- И самое главное:) Она создаёт интерактивные HTML-отчёты за пару строк кода.
💡Полезные материалы:
- официальная документация (сразу ссылка на quickstart)
- youtube-канал с видео-туториалами
- репозиторий библиотеки на github
Пусть дрифт остаётся на треке, а не в проде 🚙
#аналитика@data_easy
#mlops@data_easy
- 🔥 12
- 👍 5
- ❤🔥 3
