Experimento
demo-mlops
Modelo registrado
demo-classificador
Versão do código
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Servidor de rastreamento
http://127.0.0.1:5000
Versões registradas
6
Modelo em produção
Retreinar
Versão servindo
v6 · GaussianNB
Treinado sobre
conjunto_1 @ dados-v3
Código do treino
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Ambiente do treino
demonstracao
Código em execução
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Deploy (demonstracao)
08/09/2026 10:57
Acurácia registrada
95.33%
Acurácia em produção
92.40%
Deriva (PSI máximo)
0.251
Latência do lote
1.2 ms
O tráfego de produção é simulado: a cada leitura, um lote de
500 amostras é retirado dos dados de referência e
deslocado progressivamente ao longo de um ciclo de 30 minutos. A acurácia
acima é medida sobre esse lote, e a deriva é o índice de estabilidade
populacional (PSI) entre ele e a referência — atenção a partir de
0.10 e retreinamento a partir de
0.25. Os mesmos números são coletados pela
demonstração de observabilidade em /api/deriva.
v1
KNN
94.67%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
1
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_1
Hiperparâmetros
n_neighbors = 3
Identificador da execução
00e3039e2aee…
Registrado em
08/09/2026 13:58
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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v2
KNN
80.00%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
2
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_2
Hiperparâmetros
n_neighbors = 5
Identificador da execução
ea4531f66d90…
Registrado em
08/09/2026 13:58
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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v3
KNN
81.91%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
3
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_3
Hiperparâmetros
n_neighbors = 11
Identificador da execução
4e975e016808…
Registrado em
08/09/2026 13:59
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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v4
GaussianNB
72.00%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
4
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_4
Hiperparâmetros
var_smoothing = 1e-09
Identificador da execução
cf0c56954a88…
Registrado em
08/09/2026 13:59
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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v5
GaussianNB
75.20%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
5
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_5
Hiperparâmetros
var_smoothing = 1e-06
Identificador da execução
7e01139c7a58…
Registrado em
08/09/2026 13:59
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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v6
GaussianNB
95.33%
Acurácia no conjunto de teste
Modelo
demo-classificador
Versão no MLflow
6
Versão dos dados (DVC)
dados-v3
Versão do código (git)
v1.2.0-commit-a1b2c3d
Conjunto de dados
conjunto_1
Hiperparâmetros
var_smoothing = 0.001
Identificador da execução
262736229711…
Registrado em
08/09/2026 13:59
Matriz de confusão registrada como artefato desta execução.
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