distill实时监控

Distill是一个机器学习可解释性平台，可以对模型进行可视化和解释性分析。Distill的实时监控功能可以帮助用户实时监控模型的性能和变化。具体来说，它可以：

1. 实时监控模型的预测性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。

2. 实时监控模型的输入数据分布，包括特征分布、标签分布等。

3. 实时监控模型的训练过程，包括损失函数变化、梯度变化等。

4. 实时监控模型的可解释性，包括特征重要性、模型决策树等。

通过Distill的实时监控功能，用户可以及时发现模型的问题，并进行调整和优化，提高模型的性能和可解释性。