超越笔记本：构建可观察的机器学习系统
In this article, the author discusses a machine learning pipeline with observability built-in for credit card fraud detection use case, with tools like MLflow, FastAPI, Streamlit, Apache Kafka,...
构建统一的机器学习管理系统需协调实验跟踪、模型服务和实时监控等多个组件。利用Docker和Kubernetes进行资源管理，确保系统的可扩展性。监控工具如Prometheus和Grafana提供系统可观察性，保障模型性能。通过数据漂移检测和SHAP分析深入理解模型行为，提升欺诈检测的可信度。采用生产导向思维，简化模型开发和部署，构建更强大、可维护的机器学习系统。
