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！
________________________________________
🎯 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
________________________________________
🔄 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？
________________________________________
🧪 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！
________________________________________
🚦 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
________________________________________
🌍 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。
________________________________________
🧠 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
________________________________________
✅ 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！
________________________________________
📚 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。
________________________________________
🧪 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」。
________________________________________
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。
______________________________________
💡 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。
