Gözlemlenebilirlik

Gözlemlenebilirlik, ekiplerin sistemlerinin davranışlarını etkili bir şekilde keşfetmelerine, hatalarını ayıklamalarına ve anlamalarına olanak tanıyan, iç durumları hakkında yüksek doğruluklu veriler sağlamak için sistemleri tasarlama ve araçlarla donatma uygulamasıdır. Yapay Zeka (YZ) ve Makine Öğrenimi (MO) bağlamında, karmaşık modellere ve veri işlem hatlarına derinlemesine içgörü sağlamak için basit izlemenin ötesine geçer. Yalnızca önceden tanımlanmış performans metriklerini izlemek yerine, gözlemlenebilir bir sistem, model dağıtımından sonra yeni sorular sormanıza ve bilinmeyen sorunları teşhis etmenize olanak tanıyan zengin, keşfedilebilir veriler sağlar.

Gözlemlenebilirlik ve İzleme

Çoğu zaman birlikte kullanılsa da, gözlemlenebilirlik ve model izleme farklı kavramlardır.

• İzleme, bilinen arıza modlarını izlemek için veri toplama ve analiz etme işlemidir. %5'i aşan bir hata oranı veya 200 ms'yi aşan çıkarım gecikmesi gibi belirli, önceden tanımlanmış eşikler için uyarılar ayarlarsınız. Size bir şeylerin yanlış olup olmadığını söyler.
• Gözlemlenebilirlik, daha önce hiç görmemiş olsanız bile bir şeyin neden yanlış olduğunu anlamanızı sağlayan sistemin bir özelliğidir. Keşifsel analiz ve temel neden tespiti sağlamak için ayrıntılı günlükleri, metrikleri ve izleri kullanır. Gözlemlenebilir bir sistem, daha fazla bilgi toplamak için yeni kod göndermek zorunda kalmadan hata ayıklayabileceğiniz bir sistemdir. Bu yetenek, üretimdeki yapay zeka sistemlerinin öngörülemeyen doğasını yönetmek için kritik öneme sahiptir.

Gözlemlenebilirliğin Üç Temel Direği

Gözlemlenebilirlik tipik olarak üç temel telemetri veri türü üzerine kurulmuştur:

1. Günlükler (Logs): Bunlar, olayların değiştirilemez, zaman damgalı kayıtlarıdır. Makine öğrenimi sistemlerinde, günlükler bireysel tahmin isteklerini, veri doğrulama hatalarını veya sistem yapılandırma değişikliklerini yakalayabilir. Geleneksel günlük kaydı basit metin olabilirken, yapılandırılmış günlük kaydı (örneğin, JSON formatında) günlüklerin ölçekte sorgulanmasını ve analiz edilmesini çok daha kolay hale getirir.
2. Metrikler: Bunlar, zaman içinde ölçülen verilerin sayısal temsilleridir. ML sistemlerindeki temel metrikler arasında model doğruluğu, tahmin verimi, CPU/GPU kullanımı ve bellek kullanımı bulunur. Prometheus gibi zaman serisi veritabanları, bu verileri depolamak ve sorgulamak için yaygın olarak kullanılır.
3. İzler: İzler, bir sistemin tüm bileşenleri arasında hareket ederken tek bir istek veya işlemin ayrıntılı bir görünümünü sağlar. Bir bilgisayarla görü hattında, bir iz tek bir görüntüyü alım ve ön işlemeden model çıkarımı ve son işlemeye kadar takip edebilir ve her adımda harcanan süreyi gösterir. Bu, dağıtılmış sistemlerdeki darboğazları ve hataları tespit etmek için çok değerlidir.

Gözlemlenebilirlik Yapay Zeka Sistemleri İçin Neden Çok Önemli?

Derin öğrenme modelleri oldukça karmaşık ve opak olabilir, bu da gerçek dünyadaki davranışlarını anlamayı zorlaştırır. Gözlemlenebilirlik şunlar için önemlidir:

• Hata Ayıklama ve Sorun Giderme: Ultralytics YOLO11 gibi bir model yanlış bir tahminde bulunduğunda, gözlemlenebilirlik araçları nedenini anlamak için girdi verilerini ve model aktivasyonlarını izlemeye yardımcı olabilir.
• Sapmayı Algılama: Yapay zeka modelleri, veri sapması (üretim veri dağılımı eğitim verilerinden değiştiğinde) veya kavram sapması nedeniyle zaman içinde bozulabilir. Gözlemlenebilirlik, veri dağılımlarını ve model performansını izleyerek bu kaymaları tespit etmeye yardımcı olur.
• Güven ve Adaleti Sağlama: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka gibi hassas uygulamalarda, gözlemlenebilirlik, model kararlarının net bir denetim izini sağlayarak Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)'yı ve Yapay Zekada Şeffaflığı destekler. Bu, mevzuata uygunluk ve paydaşlarla güven oluşturmak için çok önemlidir.
• Performansı Optimize Etme: Kaynak kullanımı ve gecikmeyi izleyerek, ekipler model verimliliğini optimize edebilir ve MLOps'un temel hedefi olan operasyonel maliyetleri azaltabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

1. Otonom Araçlar: Bir otonom araç, gerçek zamanlı nesne tespiti için bir algılama modeli kullanır. Gözlemlenebilirlik araçları, bir kamera karesini sensörden karara kadar tüm sistem boyunca izler. Araç alacakaranlıkta bir yaya tespit edemezse, mühendisler görüntü ön işleme adımındaki gecikmenin neden olup olmadığını görmek için izleri kullanabilir. Ayrıca, sistemik sorunları belirlemek için günün farklı saatlerindeki tespit güvenilirlik skorları üzerindeki metrikleri de analiz edebilirler.
2. Perakende Envanter Yönetimi: Akıllı bir perakende sistemi, raf stoğunu izlemek için kameralar kullanır. Bir gözlemlenebilirlik platformu, raf başına tespit edilen ürün sayısını, API çağrılarının sıklığını ve tahminlerin gecikmesini izler. Sistem belirli bir ürün için yanlış stok seviyeleri bildirirse, geliştiriciler o ürünün SKU'su için izleri filtreleyebilir, günlüğe kaydedilen görüntüleri ve tahmin puanlarını inceleyebilir ve zayıf aydınlatmanın veya alışılmadık ambalajın soruna neden olup olmadığını belirleyebilir. Bu, hızlı teşhis ve daha iyi veri artırma ile yeniden eğitim sağlar.

Araçlar ve Platformlar

Gözlemlenebilirliği uygulamak genellikle özel araçlar ve platformlar gerektirir. Grafana (görselleştirme), Loki (günlükler) ve Jaeger (izleme) gibi açık kaynaklı çözümler popülerdir. OpenTelemetry, enstrümantasyon için satıcıdan bağımsız bir standart sağlar. Datadog, New Relic ve Dynatrace gibi ticari platformlar entegre çözümler sunar. MLflow, Weights & Biases ve ClearML gibi MLOps platformları genellikle deneyleri izleme ve modelleri denetleme özellikleri içerir. Ultralytics HUB, TensorBoard gibi araçlarla entegre olarak eğitim çalıştırmalarını ve dağıtılan modelleri yönetmeyi kolaylaştırır; bu da model eğitimi aşamasında gözlemlenebilirliğin önemli bir yönüdür.