Alibi Detect ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, entwickelt von SeldonIO, die sich auf das Monitoring, die Diagnose und Analyse von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen spezialisiert hat. Sie richtet sich an Data Scientists, MLOps-Ingenieure und Forschungsteams, die eine zuverlässige und stabile Leistung ihrer KI-Systeme sicherstellen müssen.

Die Bibliothek bietet Werkzeuge für:

• Anomalieerkennung in Eingabedaten oder Modellvorhersagen,

• Erkennung von Daten- und Konzept-Drift,

• Erkennung adversarialer Beispiele,

• Überwachung des Modellverhaltens in Echtzeit.

Wichtige Vorteile:

• Framework-unabhängig (kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, scikit-learn usw.),

• ermöglicht Echtzeitüberwachung,

• integrierbar mit Seldon Core, KFServing und anderen Deployment-Plattformen.

Was sind die Hauptfunktionen von Alibi Detect?

Erkennung von Anomalien in Daten

Alibi Detect bietet verschiedene Algorithmen zur Identifikation ungewöhnlicher Datenpunkte:

• Unterstützt tabellarische Daten, Bilder und Zeitreihen

• Nutzt Verfahren wie Autoencoder, k-Nächste-Nachbarn (kNN) und Variational Autoencoder (VAE)

• Trainierbar auf Referenzdatensätzen mit anschließender Überwachung eingehender Daten

• Geeignet zur Erkennung von Betrug, Sensorfehlern oder beschädigten Daten

Erkennung von Data Drift und Concept Drift

Überwacht Veränderungen in Datenverteilungen oder im Modellverhalten im Laufe der Zeit:

• Data Drift: statistischer Vergleich der Eingabeverteilungen (z. B. Kolmogorov-Smirnov-Test, Maximum Mean Discrepancy)

• Concept Drift: Erkennung von Veränderungen in der Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe

• Verfügbar im Batch- oder Streaming-Modus

• Unterstützt statistische Schwellenwerte und p-Wert-Berechnungen

Erkennung adversarialer Beispiele

Erkennt gezielte Angriffe, die darauf ausgelegt sind, das Modell zu täuschen:

• Statistikbasierte oder lernbasierte Verfahren

• Besonders geeignet für Bildklassifikationsmodelle

• Integrierbar in Workflows zur Robustheitstests und Sicherheitsbewertung

Anpassbare Monitoring-Pipelines

Ermöglicht die Erstellung flexibler Überwachungsprozesse:

• Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion (z. B. mit Embeddings vortrainierter Modelle)

• Konfigurierbare Alarmierung bei Schwellenüberschreitung

• Export von Metriken an Tools wie Prometheus, Grafana oder Cloud-Dienste

Einfache Integration in Produktionsumgebungen

Alibi Detect ist für den praktischen Einsatz im Live-Betrieb entwickelt:

• Nahtlose Integration mit Seldon Core, KFServing, BentoML usw.

• Unterstützung für On-Demand- oder Streaming-Inferenz

• Bereitstellung als eigenständiger Microservice möglich

Warum Alibi Detect?

• Framework-unabhängig und vielseitig einsetzbar: geeignet für verschiedene Modelltypen und Datenformate.

• Produktionsbereit: für moderne MLOps-Workflows und skalierbares Monitoring konzipiert.

• Ganzheitliches Modellmonitoring: vereint Anomalieerkennung, Drift-Erkennung und Schutz vor Angriffen in einer Lösung.

• Aktiv gepflegte Open-Source-Software: von SeldonIO entwickelt, mit Community-Support und regelmäßigen Updates.

• Anpassungsfähig und erweiterbar: individuell konfigurierbar für spezielle Anwendungsfälle und Geschäftsbedarfe.