model-monitoring 2.0.2

Model Monitoring

Repository model_monitoring

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La repository contiene il codice per implementare il monitoring dei sistemi di ML in produzione con 8 classi:

1. PerformancesMeasures per computare le perfomances delle metriche
2. PerfomancesDrift per computare il drift delle performances tra dati corrrenti e dati storici e generare un sistema di alerting
3. DataDrift per computare il drift di dati tramite PSI (Population Stability Index) o test statistici (KS e Chi-Quadro) tra dati corrrenti e dati storici e generare un sistema di alerting
4. ReferenceMetaData per computare un dizionario di metadati a partire da uno di riferimento
5. FairnessMeasures per computare le performances delle metriche di fairness
6. FairnessDrift per computare il drift delle performances di fairness tra dati corrrenti e dati storici e generare un sistema di alerting
7. XAI per computare la spiegabilità di un modello tramite lo scoring delle features nelle predizioni
8. XAIDrift per computare il drift nella spiegabilità del modello e generare un sistema di alerting

Guida per sviluppatori

• main branch ha una Policy che evita di inserire codice direttamente su di esso. Sono consentite solo Pull requests. Le Pull requests devono essere approvate da almeno 2 revisori, uno dei quali può essere il richiedente.
• Come best practice, il nome del ramo dovrebbe seguire questa convenzione di denominazione: NNN-related_work_item dove NNN è il numero assegnato da Azure all'elemento di lavoro correlato al ramo e related_work_item è il nome dell'elemento di lavoro sostituendo ' ' (spazi bianchi) con '_' (underscores). Tra il numero e il nome usa '-' (segno meno).
• Usa un virtual environment dedicato (guarda le note per il codice).
• Ricorda di riempire ed installare in modo opportuno i requirements.

pip install -r requirements.txt  --trusted-host artifactory.group.credem.net  -i https://artifactory.group.credem.net/artifactory/api/pypi/virtualPypi/simple

• Ricorda di intallare il pre-commit (solo per la prima volta)

pre-commit install

• Si noti che il pacchetto model_monitoring viene installato automaticamente installando i requirements. Se i requirements non vengono utilizzati, eseguire quanto segue per installare in editable mode:

pip install -e .

Struttura

model_monitoring/
|
└─── .pre-commit-config.yaml
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└─── pyproject.toml
|
└─── LICENCE
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└─── MANIFEST.in
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└─── README.md
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└─── requirements.txt
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└─── setup.py
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└─── .gitignore
|
└─── src/
    |
    └─── model_monitoring/
        |
        └─── __init__.py
        |
        └─── additional_metrics.py
        |
        └─── config.py
        |
        └─── imputer.py
        |
        └─── utils.py
        |
        └─── config
        |       params.yml
        |       algorithm_settings.yml
        └─── model_performance
        |       __init__.py
        |       model_performance.py
        └─── perfomance_measures
        |       __init__.py
        |       performance_measures.py
        └─── data_drift
        |       __init__.py
        |       data_drift.py
        └─── reference_metadata
        |       __init__.py
        |       reference_metadata.py
        └─── fairness_measures
        |       __init__.py
        |       fairness_measures.py
        └─── fairness_drift
        |       __init__.py
        |       fairness_drift.py
        └─── XAI
        |       __init__.py
        |       XAI.py
        └─── XAI_drift
        |       __init__.py
        |       XAI_drift.py

Utilizzo

Settare i parametri di configurazione algorithm_settings.yml contenuto in config/ per definire i parametri generali delle classi e il path di salvataggio dei reports. Settare i parametri di configurazione in params.yml contenuto in config/ per cambiare i parametri di threshold di default. Una volta settati i parametri, si può lanciare un eventuale script python main.py che a seconda dei parametri di configurazione printerà gli Alert di Performances, Data Drift, Fairness e XAI se ve ne sono, e salva i report riassuntivi delle classi.