模型推理精度保障措施

在AI模型生产部署中，推理精度保障是核心挑战。本文将对比几种主流的精度保障措施及其实施方法。

精度监控方案对比

1. 模型输出校验（推荐）

通过设置输出范围检查来保障精度：

import numpy as np

def validate_inference_output(model_output, expected_range=(0, 1)):
    if not (np.all(model_output >= expected_range[0]) and 
           np.all(model_output <= expected_range[1])):
        raise ValueError("推理输出超出预期范围")
    return True

2. 特征完整性检查

import pandas as pd

def check_feature_integrity(features):
    if features.isnull().any().any():
        raise ValueError("存在空值特征")
    if features.dtypes == 'object':
        # 检查分类特征有效性
        pass
    return True

实际部署建议

方案选择优先级：

1. 基础校验（空值、范围）
2. 业务逻辑验证
3. 对比基准模型输出

建议在生产环境部署时，将精度监控作为中间件集成到推理管道中，确保每次推理都经过严格校验。这不仅能提升模型可靠性，还能为后续的模型迭代提供数据支持。