Alibi Detect es una biblioteca open source en Python desarrollada por SeldonIO, pensada para el monitoreo, diagnóstico y análisis de modelos de machine learning en entornos de producción. Está dirigida a científicos de datos, ingenieros MLOps y equipos de investigación que buscan garantizar el rendimiento y la estabilidad de los sistemas de inteligencia artificial en funcionamiento.

Proporciona herramientas para:

• la detección de anomalías en datos,

• la detección de deriva de datos y deriva de concepto,

• la detección de ataques adversariales,

• el seguimiento de la salud general de los modelos desplegados.

Principales beneficios:

• Independiente del framework (compatible con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.),

• permite un monitoreo en tiempo real,

• se integra fácilmente con Seldon Core, KFServing y otras plataformas de despliegue.

¿Cuáles son las funciones principales de Alibi Detect?

Detección de anomalías en los datos

Incluye múltiples algoritmos para identificar puntos de datos inusuales en las entradas o salidas del modelo:

• Compatible con datos tabulares, imágenes y series temporales

• Usa métodos como autoencoders, vecinos más cercanos (kNN) y variational autoencoders (VAE)

• Entrenamiento sobre conjuntos de referencia

• Útil para identificar fraudes, errores en sensores o datos corruptos

Detección de deriva de datos y de concepto

Permite detectar cambios en las distribuciones de datos o en el comportamiento del modelo:

• Deriva de datos: comparación estadística entre distribuciones de entrada (test de Kolmogorov-Smirnov, MMD, etc.)

• Deriva de concepto: variaciones en la relación entrada-salida del modelo

• Funciona en modo por lotes o en tiempo real

• Posibilidad de definir umbrales de significancia estadística y seguimiento de p-values

Detección de ataques adversariales

Detecta entradas diseñadas específicamente para engañar modelos de IA:

• Algoritmos basados en estadísticas o en aprendizaje automático

• Especialmente útil en clasificación de imágenes y visión computacional

• Se puede integrar en procesos de evaluación de robustez del modelo

Pipeline de monitoreo personalizable

Alibi Detect permite construir flujos de monitoreo adaptados a las necesidades:

• Preprocesamiento y extracción de características (por ejemplo, embeddings)

• Gestión de alertas al superar ciertos umbrales

• Exportación de métricas a sistemas como Prometheus, Grafana, entre otros

Integración con herramientas de despliegue

Está optimizado para entornos productivos:

• Integración sencilla con Seldon Core, KFServing, BentoML, etc.

• Evaluación en tiempo real o bajo demanda

• Puede desplegarse como microservicio para cada modelo

¿Por qué elegir Alibi Detect?

• Compatible con cualquier modelo y framework: funciona con modelos de todo tipo y múltiples fuentes de datos.

• Preparado para entornos de producción: pensado para escalar y funcionar junto a herramientas modernas de MLOps.

• Cobertura completa del monitoreo de modelos: detecta anomalías, deriva y amenazas adversariales desde una sola plataforma.

• Desarrollo activo y comunidad abierta: respaldado por SeldonIO, con actualizaciones constantes y soporte comunitario.

• Flexible y adaptable: permite ajustes finos, personalización y extensión para casos de uso específicos.