#码力全开·技术π对# 如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Model Monitoring 检测大模型的输入偏移？
如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Model Monitoring 检测大模型（如 LLM）的输入偏移（Input Drift）与预测偏差？
一家客服企业使用微调后的 LLM 自动生成回复，但发现数月后模型输出质量下降，可能因用户提问模式变化导致输入分布偏移。需启用 Vertex AI 模型监控功能持续检测数据漂移。技术挑战包括：如何配置 ModelDeploymentMonitoringJob 采集线上预测请求与响应样本；设置 driftDetectionConfig 的 driftThresholds（如 predictionCount、categoricalMetricThreshold）；选择 logTtl 与 sampleRate 平衡存储成本与检测灵敏度；通过 generateModelMonitoringStats API 获取基线与当前分布对比；以及在发现显著漂移时触发自动重训练流水线。应如何构建 LLM 的持续观测与自愈能力？
Model Monitoring
周周的奇妙编程
2天前
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检测大模型输入偏移的步骤如下：
Model Monitoring功能启用输入数据漂移检测，指定监控指标（如PSI、KL散度）。