AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部:《深度學習 —— 神經網路的革命》
98/100 第十週:📌 部署、壓縮與邊緣 AI 應用(Edge AI & Deployment)📦
98.模型更新與 A/B 測試策略 🔄 線上部署也要持續學習!
主題標語:線上部署也要持續學習!
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🎯 單元目標
• 瞭解 AI 模型部署後如何持續優化與更新
• 掌握 A/B 測試在模型版本管理中的應用策略
• 引導你設計具備「動態學習、穩定測試」能力的 AI 系統
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🔄 一、為什麼部署後還要更新模型?
AI 模型並非部署完就萬事大吉。隨著使用者行為改變、市場資料變動、資料分佈漂移(Data Drift)等情況,模型效能會逐漸下降。因此,持續監控與更新模型是實務中的必要策略。
📌 關鍵挑戰:
• 如何知道模型效能下降了?
• 如何平滑地切換至新模型?
• 如何驗證新模型是否真的更好?
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🧪 二、A/B 測試 —— 模型上線前的實戰驗證
A/B 測試是將流量分配給兩個模型版本(A 和 B),比較其實際表現,決定是否用新模型取代舊模型。
項目 模型 A(現行) 模型 B(候選)
流量分配 90% 10%
準確率 91.2% 92.0%
平均回應時間 230ms 180ms
使用者點擊率 13.5% 15.1%
📊 觀察哪些指標改善,才能決定是否升級!
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🚦 三、A/B 測試流程設計(實務五步驟)
1️⃣ 設定目標:選定評估指標(如轉換率、精度、延遲等)
2️⃣ 版本規劃:設計新模型版本與基準模型的差異
3️⃣ 流量切分:常用比例如 90/10 或 50/50,避免大流量風險
4️⃣ 資料觀察:使用統計檢定分析差異是否顯著
5️⃣ 版本推進:若結果顯著優化,逐步擴大 B 模型流量直至完全切換
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🌍 四、模型更新策略與技術選擇
在 AI 模型的部署策略中,常見的做法包括 滾動更新、Canary 發佈、藍綠部署與多版本部署,各有其適用情境與風險控管方式:
• 滾動更新 採取小比例逐步替換模型的方式,可有效降低一次性失敗風險,並透過流量分散進行監控;
• Canary 發佈 將新版本模型先導入給特定使用者群,觀察效能與穩定性,若有異常可即時警報並阻止全面推廣;
• 藍綠部署 同時維持兩套完整環境,可在新舊模型間快速切換以應對問題,雖然回滾快速但基礎設施成本較高;
• 多版本部署 則針對不同任務或客戶需求動態選用模型,提供最大彈性,但對系統維護與資源管理要求較高。
整體而言,這些策略皆以穩定性與風險管理為核心,根據場景選擇合適方法有助於確保模型部署的安全與效益。
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🧠 五、進階思維:部署也能學習!MLOps 與自動化更新
• ⛓️ MLOps 工具鏈:如 MLflow、Kubeflow、Triton Server
• 🤖 自動訓練+自動部署:建立資料觸發自動 retrain 的 pipeline
• 🧼 資料版本控管與驗證:每次更新皆有紀錄與可回溯性
• 📈 CI/CD for AI:模型如同軟體,也要走持續整合與部署流程
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✅ 小結回顧
部署模型只是開始,不是結束。只有持續監控、測試與優化,才能確保 AI 系統穩定地為使用者創造價值。透過 A/B 測試與滾動更新等策略,你能將模型更新變成一種安全、高效的日常作業流程!
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📚 延伸閱讀/任務
📌 任務一:找出現實生活中的 A/B 測試應用
✅ 建議範例:
• YouTube
o 🔍 猜測:是否不同用戶會看到不同推薦影片排序?某些用戶可能優先推薦 Shorts、某些則推長影片?
o 💡 推論:可能正在用 A/B 測試不同推薦模型(如強化學習 vs 傳統協同過濾)或不同排序演算法。
• 蝦皮購物 App
o 🔍 猜測:有些用戶首頁會看到熱門活動推薦,有些則是個人化商品清單?
o 💡 推論:可能在測試不同商品推薦模型對於轉換率(CTR)的影響。
• Spotify
o 🔍 猜測:是否會測試兩種不同的播放清單推薦邏輯?
o 💡 推論:可能測試 Deep Neural Recommendation vs 傳統類比式推薦效果。
🎯 提示:
• 留意 UI 排版、內容排序、推薦清單、標籤用語等是否因人而異。
• 推測該平台是否在 以 AI 模型進行多版本部署 + A/B 測試。
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🧪 任務二:設計一個小型 A/B 測試流程
🎯 假設場景:
你有一個自己訓練的 文本分類模型,用於判斷留言是「正向」或「負向」。
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在設計 A/B 測試流程以評估 AI 模型更新效果時,可依以下六步驟進行:首先 定義明確目標,如判斷新版模型是否在準確率或推論速度上優於舊版;
接著 設定對照版本,以舊版模型 A 作為基準,與新版 B(如 BERT-light 模型)對比;
第三步 進行使用者分流,可透過 hash(user_id) % 2 將用戶平均分配給 A 或 B 模型;
第四步為 收集關鍵指標,包含準確率、用戶反饋(如點讚行為)與推論延遲;接著利用 統計分析(如 T-test)比較 A 與 B 是否有顯著差異;最後根據結果 做出決策,若新版 B 表現顯著更佳,即可全面上線,否則可保留原版或進一步優化。此流程能有效兼顧效能提升與風險管理,是部署 AI 模型時的重要實務策略。
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💡 延伸挑戰:
• 加入 Canary 發佈 思維,只對某類別用戶或高價值客戶測試新版模型。
• 使用 異常偵測 評估模型是否在特定資料集(如冷啟用戶)表現特差。