Что такое расхождение обучения и выдачи и как его ловить?

Это ситуация, когда признак при обучении считается не так, как в рантайме: другое окно агрегации, другой источник, другая обработка пропусков, другой часовой пояс. Модель обучается на одних числах, а получает другие, и качество падает без единой ошибки в коде. Ловят тремя способами: общим кодом расчёта признаков для обучения и выдачи (одна библиотека, а не две реализации), журналированием признаков в момент запроса с последующим обучением именно на них, и сравнением распределений признаков между обучающей выборкой и продом с оповещением на расхождение.