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简介
HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。
截图
产品特色
持续收集服务和训练模型、数据生成的相关数据
针对模型预测质量下降的模型进行分析和检测
解释模型和特征重要性分析以隔离预测变化的特征子集
通过数据统计信息和信心度量,沿特征依赖关系和转换的上游数据进行根因分析
比较当前模型快照与以前稳定的快照,发现训练数据或损失散度问题
提供基于模型图的可视化,以快速确定坏的快照原因
流量来源
| 直接访问 | 40.37% | 外链引荐 | 41.73% | 邮件 | 0.08% |
| 自然搜索 | 11.13% | 社交媒体 | 6.47% | 展示广告 | 0.23% |
最新流量情况
月访问量
230.69k
平均访问时长
68.24
每次访问页数
1.68
跳出率
72.05%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
42.94%
印度
11.75%
越南
10.17%
菲律宾
3.23%
加拿大
2.59%
地理流量分布全球图
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