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当服务延迟、错误率和uptime都正常,模型预测却持续变差时,事故该由谁负责?本文剖析ML运维中的静默故障、责任归属与交接时机难题,并给出可落地的事故指挥与回滚思路。
MLOps监控中最大的盲区不是工具,而是没人负责'模型是否正确'。本文剖析仪表盘全绿却模型失效的根因,提出绊线+记分卡双层监控与'一个工程师同时负责'的责任落地方案。