Alibi Detect è una libreria open source in Python sviluppata da SeldonIO, pensata per il monitoraggio, l’analisi e la diagnosi dei modelli di machine learning in ambienti di produzione. È rivolta a data scientist, ingegneri MLOps e team di ricerca che desiderano garantire prestazioni costanti e affidabilità nei sistemi di intelligenza artificiale distribuiti.

La libreria fornisce strumenti per:

• la rilevazione di anomalie (outlier),

• la rilevazione di drift nei dati e nei concetti,

• la rilevazione di esempi avversari,

• il controllo della salute dei modelli in esercizio.

Vantaggi principali:

• Indipendente dal framework (compatibile con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ecc.),

• consente il monitoraggio in tempo reale,

• si integra facilmente con Seldon Core, KFServing e altre piattaforme di deployment.

Quali sono le funzionalità principali di Alibi Detect?

Rilevamento di anomalie nei dati

Alibi Detect include diversi algoritmi per identificare dati anomali in input o output del modello:

• Supporta dati tabellari, immagini e serie temporali

• Utilizza tecniche come autoencoder, k-nearest neighbors (kNN) e variational autoencoder (VAE)

• Addestramento su dataset di riferimento e verifica in tempo reale

• Utile per individuare frodi, guasti nei sensori o errori nei dati

Rilevamento di data drift e concept drift

Permette di identificare cambiamenti nelle distribuzioni dei dati o nelle relazioni previste dal modello:

• Il data drift confronta le distribuzioni di input nel tempo (test statistici come Kolmogorov-Smirnov, MMD)

• Il concept drift rileva variazioni nei pattern tra input e output

• Supporto per modalità batch o streaming

• Impostazione di soglie statistiche con monitoraggio dei p-value

Rilevamento di esempi avversari

Offre strumenti per rilevare input progettati per ingannare il modello:

• Basato su approcci statistici o di apprendimento automatico

• Adatto per modelli di visione artificiale (es. classificazione di immagini)

• Integrabile in pipeline di test sulla robustezza del modello

Pipeline di monitoraggio personalizzabile

Consente la creazione di flussi su misura per il controllo del modello:

• Preprocessing e estrazione di caratteristiche (inclusi embedding da modelli pre-addestrati)

• Configurazione di avvisi automatici in caso di soglie superate

• Esportazione di metriche verso strumenti come Prometheus, Grafana, ecc.

Integrazione con strumenti di produzione

Alibi Detect è progettato per funzionare in contesti produttivi reali:

• Si integra con Seldon Core, KFServing, BentoML, ecc.

• Funzionamento in tempo reale o su richiesta

• Possibilità di deployment come microservizi autonomi

Perché scegliere Alibi Detect?

• Versatile e indipendente: funziona con qualsiasi tipo di modello e dati, senza vincoli di framework.

• Pronto per la produzione: progettato per integrarsi con infrastrutture moderne di MLOps e monitoring.

• Copertura completa del ciclo di monitoraggio: un’unica libreria per anomalie, drift e minacce avversarie.

• Sviluppo attivo e supporto open source: mantenuto da SeldonIO con aggiornamenti regolari.

• Flessibile e configurabile: facile da adattare a requisiti specifici e casi d’uso complessi.