2024年似乎是机器学习技术走向大众的一年，而2025年，我们将开始清点为此付出的代价。本文将聚焦于大模型在实际应用中遭遇的滑铁卢，并从MLOps的角度，探讨如何避免这些代价高昂的错误。我们将通过三个真实的案例，揭示即使在受控环境中表现卓越的模型，也可能在生产环境中遭遇惨败的原因，并为MLOps团队提供宝贵的经验教训，以确保下一个模型的成功部署。
数据漂移：大模型性能衰退的根源
数据漂移（Data Drift）是指模型在生产环境中遇到的数据与模型训练时使用的数据分布不一致的现象。这种不一致可能源于多种因素，例如：时间推移、用户行为变化、外部环境变动等。当数据漂移发生时，模型基于历史数据学习到的模式可能不再适用，导致预测精度下降，甚至产生错误的结果。
Zillow Offers的失败就是一个典型的例子。Zillow Offers是Zillow旗下的一项iBuying业务，它使用一个专有的大模型来评估房屋价值并进行投标。该模型在疫情前的数据上进行了训练，然而，在2021年末，美国房地产市场变得异常动荡。由于模型无法适应市场的新变化，Zillow高估了房屋价值，导致库存积压，最终不得不关闭该部门，损失超过5亿美元，并裁员25%。
Zillow的案例说明，即使模型在离线测试中表现良好，也无法保证在真实环境中也能达到相同的性能。数据漂移是导致这一问题的关键因素。房地产市场的快速变化使得历史房价数据不再具有预测性，Zillow的模型未能及时适应这种变化，最终导致了灾难性的后果。
为了应对数据漂移，MLOps团队需要建立完善的数据监控机制，实时监测生产环境中的数据分布，并与训练数据进行比较。一旦检测到数据漂移，就需要及时采取措施，例如：重新训练模型、调整模型参数、或者引入新的特征。
盲目信任离线指标：RMSE的陷阱
在模型开发过程中，我们通常会使用一些指标来评估模型的性能，例如：均方根误差（RMSE）、精确率、召回率等。然而，这些指标只能反映模型在离线测试集上的表现，并不能完全代表模型在生产环境中的真实性能。盲目信任这些离线指标，可能会导致我们对模型的实际性能产生误判。
Zillow Offers的案例也突显了对离线指标的过度依赖问题。尽管模型的RMSE指标显示“足够好”，但在实际交易中，方差却急剧增加。这意味着模型在某些情况下能够做出准确的预测，但在另一些情况下却会产生严重的错误。仅仅依靠平均指标并不能捕捉到这种风险。
因此，除了关注离线指标之外，MLOps团队还需要建立完善的在线监控机制，实时监测模型在生产环境中的性能。例如，可以监控模型的预测误差、用户反馈、业务指标等。通过综合分析这些指标，可以更全面地了解模型的实际性能，并及时发现潜在的问题。
此外，选择合适的评估指标也很重要。对于一些特殊的场景，例如：金融风险评估、医疗诊断等，传统的评估指标可能无法充分反映模型的风险。在这种情况下，需要选择更合适的评估指标，例如：风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR）等。
缺乏风控机制：算法失控的风险
即使模型本身没有问题，缺乏有效的风控机制也可能导致严重的后果。风控机制是指一套用于控制算法行为、防止算法产生不良影响的规则和流程。例如：可以设置止损上限、限制模型的决策范围、或者引入人工审核环节。
在Zillow Offers的案例中，算法可以不受限制地进行资本承诺，而没有设置止损上限。这意味着即使模型做出了错误的预测，Zillow也无法及时止损，最终导致了巨额损失。
为了避免这种情况，MLOps团队需要建立完善的风控机制，确保算法的行为受到有效的控制。例如，可以设置止损上限，限制模型在单笔交易中的损失；可以限制模型的决策范围，防止模型做出过于激进的决策；可以引入人工审核环节，对模型的决策进行审查。
风控机制的建立需要根据具体的业务场景进行定制。例如，对于金融风险评估模型，需要设置严格的风控机制，防止模型产生过高的风险；对于广告推荐模型，可以设置相对宽松的风控机制，以提高模型的点击率。
除了技术手段之外，还需要建立完善的管理制度，确保风控机制的有效执行。例如，可以设立专门的风控部门，负责监控算法的行为，并及时采取措施应对潜在的风险。
其他领域的警示
除了Zillow Offers之外，还有其他领域的案例也揭示了大模型在生产环境中可能面临的挑战。以下是两个额外的案例：
- 金融欺诈检测： 一个银行使用大模型来检测信用卡欺诈。该模型在历史数据上进行了训练，但在实际应用中，欺诈分子的手段不断变化，导致模型的检测精度下降。此外，银行还面临着“误报”问题，即模型将一些正常交易误判为欺诈交易，给客户带来了不便。为了解决这些问题，银行需要不断更新模型，并引入新的特征来适应欺诈手段的变化。
- 自动驾驶： 自动驾驶汽车使用大模型来感知周围环境、做出决策。然而，在复杂路况下，模型可能会出现误判，导致交通事故。例如，模型可能无法准确识别行人、车辆、交通信号灯等。为了提高自动驾驶汽车的安全性，需要不断改进模型，并进行大量的测试和验证。
这些案例表明，即使在不同的领域，大模型在生产环境中都可能面临各种各样的挑战。为了确保模型的成功部署，MLOps团队需要做好充分的准备，并采取有效的措施应对这些挑战。
MLOps的硬性要求
从以上案例中，我们可以总结出一些MLOps团队应该硬性遵守的要求：
-
持续监控数据质量：建立健全的数据监控系统，实时监测训练数据和生产数据的分布差异，及时发现并解决数据漂移问题。使用工具进行数据质量检测和数据验证，确保输入模型的数据是可靠的。
-
多维度评估模型性能： 不仅仅依赖离线指标，更要关注模型在生产环境中的实际表现。建立在线监控系统，实时监测模型的预测误差、用户反馈、业务指标等。
-
构建完善的风控机制： 根据业务场景，制定合理的风控规则，限制模型的决策范围，设置止损上限，引入人工审核环节。
-
版本控制与回滚机制： 确保模型的可追溯性和可恢复性。使用版本控制工具管理模型的代码、数据和配置，建立快速回滚机制，以便在出现问题时及时切换到之前的稳定版本。
-
模型可解释性： 尽量选择具有可解释性的模型，或者使用可解释性技术来分析模型的决策过程。这有助于理解模型的行为，并及时发现潜在的风险。
-
A/B测试与灰度发布： 在将新模型部署到生产环境之前，先进行A/B测试，比较新模型和旧模型的性能差异。逐步进行灰度发布，将新模型应用到小部分用户，并根据用户反馈进行调整。
-
团队协作与知识共享： 建立跨职能的MLOps团队，包括数据科学家、机器学习工程师、运维工程师等。促进团队成员之间的知识共享，共同解决问题。
-
自动化部署与监控： 使用自动化工具来部署和监控模型，减少人工干预，提高效率和可靠性。
结论
大模型在笔记本电脑上的成功，并不意味着在生产环境中也能取得同样的辉煌。数据漂移、离线指标的误导、缺乏风控机制等问题，都可能导致模型的失败。MLOps团队需要从这些案例中吸取教训，建立完善的流程和机制，确保模型的成功部署。只有这样，我们才能真正释放大模型的潜力，并避免为此付出高昂的代价。在2025年乃至未来，只有那些重视MLOps实践的组织，才能在大模型时代赢得竞争优势。