机器学习PAI mind hitrate前几天正常，某一天开始突降。这可能是什么原因啊？

在机器学习PAI平台中，hitrate（命中率）突然下降而loss保持正常的情况可能由多种原因引起。以下是可能导致该问题的原因分析及排查建议：

1. 数据分布变化

• 如果训练数据或测试数据的分布发生了变化，可能会导致模型的召回性能下降。例如：
  • 测试数据的时间窗口与训练数据不一致，导致数据穿越问题。
  • 新增的数据样本与历史数据分布存在较大差异，模型未能很好地适应新数据。
• 排查建议：
  • 检查测试数据是否使用了比训练数据更晚时间的数据（T+1时间），避免数据穿越问题。
  • 对比突降前后的数据分布，检查是否存在显著变化。

2. Embedding表更新问题

• hitrate评估依赖于item embedding和user embedding表的质量。如果这些表在某一天被更新或替换，可能会导致召回效果下降。
• 排查建议：
  • 确认item_emb_table和user_emb_table是否在突降当天进行了更新。
  • 检查更新后的embedding表是否符合预期，例如通过可视化embedding分布或计算embedding之间的相似度。

3. 召回参数配置问题

• 召回评估组件的参数配置（如knn_metric、knn_strict、batch_size等）可能被修改，影响了召回结果。
• 排查建议：
  • 检查recall_type、top_k、emb_dim等关键参数是否发生变化。
  • 确保knn_metric（向量相似度计算方式）和knn_strict（是否使用精确KNN计算）的设置与之前一致。

4. 真实序列表（Ground Truth）异常

• hitrate的计算依赖于真实序列表（true_seq_table）。如果该表的内容发生异常（如缺失数据、错误关联等），会导致hitrate下降。
• 排查建议：
  • 检查true_seq_table是否完整且正确，确保每个trigger id对应的item ids列表无误。
  • 验证true_seq_table中的数据是否与实际业务场景一致。

5. 模型版本或算法变更

• 如果模型版本或算法实现发生了变更（如EasyRec版本更新），可能会导致召回性能的变化。
• 排查建议：
  • 确认是否在突降当天更新了模型版本或算法实现。
  • 检查新版本的模型是否经过充分验证，确保其性能不低于旧版本。

6. 系统资源或执行环境问题

• 系统资源不足或执行环境异常（如Worker数量、内存分配等）可能会影响召回评估的准确性。
• 排查建议：
  • 检查worker_count、worker_memory等执行调优参数是否被调整。
  • 确保运行环境稳定，排除因资源不足导致的计算误差。

7. 其他潜在问题

• Bad Case分析：通过hitrate_details表中的bad_ids字段，分析未命中的item及其对应的距离，找出召回失败的主要原因。
• 日志检查：查看训练日志中是否有异常信息，尤其是与Regex匹配的指标采集日志。

总结

根据上述分析，建议按照以下步骤逐步排查问题： 1. 检查数据分布和时间窗口是否合理。 2. 确认item_emb_table和user_emb_table的更新情况。 3. 核对召回评估组件的参数配置。 4. 验证true_seq_table的真实性和完整性。 5. 排查模型版本或算法实现的变更。 6. 检查系统资源和执行环境的稳定性。

通过以上方法，可以定位并解决hitrate突降的问题。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。