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大模型时代的模型运维与部署：LLMops

之前两篇有专门介绍shap值，可以说非常好用，机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）文章目录1 部分依赖图（Partial Dependence Plot)1.1 理论解读1.2 如何根据PDP 进行特征筛选2 个体条件期望图（Individual Conditional Expectation Plot)3skle

看到快手这篇文章，还开源了他们的KwaiSurvival，上手试了试：KwaiSurvival 是快⼿DA⾃主开发的基于深度学习框架的集成⽣存分析软件，帮助使⽤者在Python编程环境下⾼效地使⽤⽣存分析模型实现⼤规模的数据分析地址：https://github.com/kwaiDA/KwaiSurvival本篇主要是今天简单测试了之后的一些笔记记录，不知道他们组内的小伙伴看到这篇，会不会打我。。

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