#码力全开·技术π对#Vertex AI AutoML表格模型导出为ONNX格式后精度下降如何排查？

可以从以下几个方面入手：

• 对比 AutoML 模型输入端的特征工程配置，确保 ONNX 推理前的数据清洗、归一化、分桶边界和类别映射与训练时保持一致；
• 使用相同的一组测试样本，在 AutoML 和 ONNX 运行时分别进行推理，记录并对比中间特征向量和最终输出概率；

例如，使用 Python 的 ​​onnxruntime​​ 进行预测并比对结果：

import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 输入数据应与 AutoML 训练时的特征预处理完全一致
input_data = ... # 例如经过分桶、归一化后的 numpy 数组
outputs = sess.run(None, {"input": input_data})

print("ONNX Output:", outputs)

若发现特征分桶策略不一致，建议将预处理逻辑封装为可复用的函数或 Pipeline，并在训练与部署两端统一调用，避免手动实现带来的误差。同时，可以借助 Vertex AI 的 Batch Predict 或 Model Monitoring 工具进行端到端校验，提升跨平台兼容性与模型稳定性。

当Vertex AI AutoML表格模型导出为ONNX格式后出现精度下降，以及特征分桶策略不一致导致预测偏差的问题时，可以按照以下步骤进行排查和验证：

一、精度下降排查

1. 检查输入数据预处理一致性

• 确保ONNX模型在推理时使用的预处理方式与AutoML训练时保持一致，包括缺失值填充、归一化、标准化、类别编码等。
• 检查是否使用了相同的特征工程逻辑，例如分桶（bucketing）、离散化、时间特征提取等。

2. 验证模型输出的置信度/概率分布

• 对比AutoML服务预测结果与ONNX运行时输出的概率值，确认是否一致。
• 可使用​​onnxruntime​​加载ONNX模型，并传入与AutoML服务相同的数据样本进行对比。

3. 检查ONNX模型转换过程

• 查看AutoML导出ONNX模型的日志或文档说明，确认是否支持所有操作符。
• 使用​​onnx.checker.check_model(model)​​ 验证ONNX模型合法性。

4. 量化误差分析

• 针对数值型字段，检查浮点精度是否从FP32降级到FP16或INT8。
• 若进行了量化，需评估其对模型性能的影响。

5. 测试不同运行时表现

• 在多个ONNX运行时（如 ONNX Runtime、TVM、TensorRT）中运行模型，确认是否普遍存在精度问题。

二、特征分桶策略不一致问题验证

1. 明确AutoML内部分桶规则

• 查阅AutoML模型文档或通过API获取特征处理细节，确认是否使用等宽分桶、等频分桶或自定义分桶边界。

2. 构建端到端预处理流水线

• 将特征分桶逻辑封装为可复用函数或类（如Python中的​​Bucketizer​​），并确保该逻辑可跨平台执行（如JavaScript、Java、Go等）。

3. 设计单元测试验证一致性

• 编写测试用例，使用相同输入数据分别经过AutoML训练管道和目标平台预处理管道，比较输出特征是否一致。
• 示例：

assert processed_by_automl == processed_by_onnx_pipeline

1. 可视化分桶效果对比

• 绘制分桶前后特征分布图，对比AutoML训练集与ONNX部署环境下的特征分布差异。

2. 使用工具辅助验证

• 利用​​sklearn​​、​​pandas​​ 或​​feature-engine​​ 构建与AutoML一致的预处理流程，作为参考实现。

三、建议的操作流程

1. 获取一组训练/验证数据样本；
2. 在AutoML服务中进行预测，记录预测结果和中间特征；
3. 使用相同样本通过ONNX模型进行预测；
4. 对比两者输出，定位差异来源；
5. 如发现特征层面差异，则回溯至预处理环节，逐层比对。

四、推荐工具

• ONNX Runtime：用于加载和运行ONNX模型；
• Pandas / NumPy：用于数据预处理和比对；
• Scikit-learn / Feature-engine：用于构建标准预处理流程；
• ModelZoo / Netron：用于可视化模型结构；
• Jupyter Notebook / Colab：用于快速实验迭代。