В большинстве ML-пайплайнов quality gate используется для проверки качества моделей перед их внедрением в продакшн. Однако, как показывает практика, успешное прохождение этого этапа не гарантирует, что модель будет работать корректно в реальных условиях. Например, в случае, если значение roc_auc ниже 0.85, модель может быть отклонена, но даже при высоких показателях возможны сбои в функционале.
Существуют случаи, когда приложения, прошедшие все этапы тестирования, все же вызывали серьезные проблемы после выхода в продакшн. Бизнес сталкивался с необходимостью отката обновлений, что подчеркивает недостатки текущих методик тестирования. Несмотря на наличие quality gate, многие пайплайны не учитывают все возможные сценарии, что приводит к неэффективности.
Важно пересмотреть подходы к тестированию и внедрению моделей в продакшн, чтобы минимизировать риски. Компании должны уделять больше внимания не только количественным, но и качественным показателям, чтобы обеспечить бесперебойную работу своих продуктов и удовлетворение потребностей пользователей.