run-ab-test-models
Über
Diese Fähigkeit ermöglicht A/B-Tests für ML-Modelle in der Produktion durch Traffic-Aufteilung und statistische Signifikanztests. Sie unterstützt Canary- und Shadow-Deployments, um Leistungsunterschiede für datengesteuerte Rollout-Entscheidungen zu messen. Nutzen Sie sie, um neue Modellversionen zu validieren, Algorithmen zu vergleichen oder schrittweise Rollout-Anforderungen zu erfüllen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/run-ab-test-modelsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
行 A/B 模測
全配與板見 Extended Examples。
於產分流、計析、金/影釋以較模本。
用
- 釋新模本欲驗於全→用
- 較異算/特之候模→用
- 試超參改於業指影→用
- 量產上模效不冒全流→用
- 監管漸釋(如醫 ML)→用
- 評費效衡(模大)→用
入
- 必:冠模(當產本)
- 必:挑模(試新本)
- 必:流分比(如 5% 予挑)
- 必:成指(業與 ML)
- 必:最小樣或測時
- 可:護指(延、誤率限)
- 可:用段(分層測)
行
一:設驗
定測參、成準、計需。
# ab_test/experiment_config.py
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
import numpy as np
from scipy.stats import norm
@dataclass
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:驗配含計健全之樣大算,常 5-10k/變於 5-10% MDE。
敗:樣需過大→增分、延時、納大 MDE;驗基指準;考序測續察。
二:行流分
設路邏隨配請於模。
# ab_test/traffic_router.py
import hashlib
import random
from typing import Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:用-變一致配、流分準合配比、諸配記以析。
敗:驗散函生均勻(試 10k user_id)、查 user_id 跨請求穩(非 session_id)、確日誌捕諸測事件、首 1000 請驗分。
三:行影釋(可)
並行挑模而不擾用(影模)。
# ab_test/shadow_deployment.py
import asyncio
from typing import Dict, Any
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
logger = logging.getLogger(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:冠測常延供、挑測異步記不阻、測異捕以析。
敗:挑超時 < 冠 SLA、優雅理挑誤、察記憶(兩模載)、考採樣(記 10% 影測)。
四:採析指
集驗資、行計測。
# ab_test/analysis.py
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from typing import Dict, Tuple
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:計測果含 p、信區、明決(釋/留/未定),常 7-14 日後或達樣。
敗:驗真標可(或需延析)、查樣比錯(SRM)示配漏、足樣達、察初新/首因、考序測若定平太緩。
五:察護指
續查挑不破安限。
# ab_test/guardrails.py
import pandas as pd
import logging
from typing import Dict, List
logger = logging.getLogger(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:護違 5-15 分內察、自停若關限破(延、誤)、警送組。
敗:驗護限現實(不過嚴)、確察循環續行、查 stop_experiment() 真更路、測警送。
六:作釋決
按驗果決挑釋否。
# ab_test/rollout_decision.py
import logging
from typing import Dict
from dataclasses import dataclass
logger = logging.getLogger(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete implementation)
得:明決(全/漸釋、留冠、延測)含理與行項。
敗:決不明→行子組析(按段、時、機)、查互效、覆業境(2% 升值工本乎?)、徵相關方。
驗
- 流分合配比(內 1%)
- 同用恆配同變(一致查)
- 樣大算合理(5-50k/變)
- 計測 p 合手算
- 護違 5 分內警
- 影釋示模測異 < 5%
- 驗報含信區
- 釋決文錄附理
忌
- 樣比錯(SRM):察分異於配(95/5 變 92/8)→配漏;查散函均
- 窺:未達樣前查果脹一型誤;用序測或待定終
- 新效:用初應殊;行 ≥ 2 週見穩態
- 承效:前變露擾今;用新用或足洗期
- 多測:多指增假陽;以 Bonferroni 正或重一主指
- 力不足:小流配需月察實效;平衡計力與險忍
- 忽段:聚升可藏要段負影;行子組析
- 歸誤:確指正歸於模測(非他系變)
參
deploy-ml-model-servingmonitor-model-drift
GitHub Repository
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