AI debugging at Meta with HawkEye

AI debugging at Meta with HawkEye

摘要

HawkEye是一个强大的工具包，用于监控、可观察性和调试能力，支持机器学习工作流程。它通过分析模型的快照和特征重要性，为用户提供排名列表，指出导致预测异常的特征。HawkEye还能够追踪上游数据和管道的来源，并通过可视化工作流程帮助确定问题的根本原因。此外，HawkEye还能够诊断模型快照和训练数据问题，并提供相应的工具和可视化功能。未来，HawkEye将继续发展，为产品团队提供更多的调试工作流程，并扩展其功能。感谢所有当前和过去的HawkEye团队成员及其合作伙伴的支持，特别感谢Girish Vaitheeswaran、Atul Goyal、YJ Liu、Shiblee Sadik、Peng Sun、Adwait Tumbde、Karl Gyllstrom、Sean Lee、Dajian Li、Yu Quan、Robin Tafel、Ankit Asthana、Gautam Shanbhag和Prabhakar Goyal的贡献。