Evidently AI 是一個開源的 Python 庫和平台，專門用於機器學習（ML）模型的評估、測試及監控，支持從實驗階段到生產環境的全生命周期管理。它能幫助數據科學家和ML工程師自動化地檢測數據漂移（Data Drift）、模型性能變化、數據質量問題等，從而保障ML系統的穩定和準確性。
Evidently AI的主要功能
- 數據漂移檢測：支持12種不同的數據漂移檢測方法，涵蓋數值、分類和二元變量。
- 模型性能監控：可追蹤分類、回歸和生成任務的多種評估指標，如準確率、召回率、ROC AUC等。
- 報告與測試套件：生成交互式報告和自定義測試，方便模型質量評估與持續集成。
- 監控儀表板：提供線上監控界面，展示指標隨時間的變化，及時發現異常。
- 靈活集成：支持離線分析和實時監控，易於與現有數據管道和ML工作流集成。
- 持續監控部署中的機器學習模型穩定性與可靠性
- 快速識別數據漂移和模型性能下降的原因
- 自動化回歸測試與模型質量保證
- 支持表格數據、文本數據和嵌入向量的評估分析
總結來說，Evidently AI是一個功能豐富、擴展性強、適用於現代ML運營（MLOps）的模型監控與質量控制工具，幫助團隊高效管理模型性能和數據質量。
