Raising the Bar on ML Model Deployment Safety

Raising the Bar on ML Model Deployment Safety

摘要

Uber通过Michelangelo平台构建了端到端的机器学习安全框架，涵盖数据、模型训练、预生产验证和实时监控。平台采用自动化机制，如影子测试、逐步部署和自动回滚，确保模型在生产中的稳定性和准确性。此外，生成式AI被用于代码生成和审查，进一步提升模型安全。未来将扩展安全框架，应对语义漂移和大模型挑战，确保AI决策的可靠性和合规性。