Kolmogorov.ai Predicate

Kolmogorov.ai Predicate — приложения для проведения мониторинга или количественной валидации, позволяющее организовать проект мониторинга на основе широкой библиотеки метрик и составить отчет о валидации на основе нескольких проектов.

Конфигурируйте проекты мониторинга из статистических и бизнес-метрик. Каталог метрик Predicate содержит широкий набор встроенных метрик, а также позволяет добавление собственных алгоритмов расчета показателей.

Predicate предоставляет следующий функционал:

• Каталог проектов валидации и мониторинга.
• Каталог метрик с визуализациями в Plotly, добавление пользовательских метрики на Python.
• Преднастроенный пакет стандартных метрик оценки качества моделей (включая data / concept drift), а также метрик, специфичных для предметных областей кредитных рисков, операционных рисков и клиентской аналитики.
• Запуск проектов по заданному регламенту.
• Каталог шаблонов типовых проектов мониторинга и валидации.
• GUI Конструктор валидационных отчетов.
• Возможность добавлять пользовательский код препроцессинга в исполнение проектов мониторинга/валидации (например, ad-hoc применение модели, расчет факторов и пр.).
• Светофоры: как для отдельных метрик, так и для расчета общего статуса проекта.

1. Пререквизиты1. Пререквизиты

Компоненты, которые не входят в дефолтную поставку приложения Predicate, однако необходимы для его работы.

• K8s-совместимый кластер с возможностью заведения отдельного namespace. В Данном namespace — возможность создания сервисной УЗ с правами на CRUD всех базовых типов объектов. Минимальная ресурсная квота — 8CPU, 16Gb RAM, 100Gb disk space. Дополнительно в кластере понадобятся:
  • NFS StorageClass — RWM класс хранения в Kubernetes, который использует NFS-сервер.
  • Ingress Controller — контроллер, который обеспечивает доступ к сервисам Kubernetes извне.
• Keycloak — сервис для авторизации и аутентификации Keycloak.
• S3 хранилище (Minio или Yandex Object Storage) — хранилище, в котором сохраняются временные файлы и результаты метрик. В данном хранилище должна быть возможностью заведения отдельного бакета. В данном бакете — нужен сервисный аккаунт с ролью storage.editor или storage.admin (GET/UPDATE/DELETE объектов).

2. Установка и настройка компонентов и кластера2. Установка и настройка компонентов и кластера

3. Инструкция для проверки работоспособности Predicate.3. Инструкция для проверки работоспособности Predicate.

• Быстрое составление отчета о результатах моделирования для коммуникации с основными участниками и стейкхолдерам проекта.
• Автоматизация задач количественной валидации.
• Рабочие панели регламентного мониторинга моделей и решений в промышленном исполнении.
• Стандартизация и шаблонизация регламентов мониторинга для различных ситуаций.

Вы можете обратиться в техническую поддержку по электронной почте contact@kolmogorov.ai