使用Databricks Lakehouse Monitoring确保高质量预测

Databricks Lakehouse Monitoring是一个统一的解决方案，用于监控数据流入预测模型的质量和模型性能。

监控对于处理时间序列数据的预测模型尤为重要，能够早期发现数据漂移等问题。

预测模型的性能通常通过均值绝对百分比误差（MAPE）等指标来衡量，但实际值通常在预测时间段后才可用。

频繁的模型重训练是常见的，但监控仍然重要，以便及早发现漂移并避免不必要的计算成本。

Databricks提供了使用Prophet和ARIMA/SARIMA等库构建和部署时间序列预测模型的能力。

Lakehouse Monitoring允许用户在输入特征表和推理日志表上创建监视器，跟踪数据漂移和模型性能，并设置警报。

监控可以生成度量表和交互式仪表板，以可视化模型随时间的性能。

用户可以定期刷新监视器，以使用最新数据更新度量，并在关键指标上设置警报。

监控系统需要访问每个预测的实际值，以计算模型性能指标，如MAPE。

通过设置警报，用户可以主动识别模型性能下降的问题，及时采取纠正措施。

Lakehouse Monitoring提供了监控费用的跟踪功能，用户可以使用SQL查询或计费门户来监控费用。