Una guida al testing in MLOps
Se desideri un modello di machine learning corretto e affidabile con buone prestazioni, il test è una delle pratiche essenziali da condurre e se sei determinato a conoscere i test, sei nel posto giusto. In questo articolo spieghiamo l’importanza dei test attraverso un esempio pratico in cui applichiamo i test nelle diverse fasi del flusso di lavoro del machine learning. L’intera base di codice per questo articolo è accessibile in il deposito associato.
Sommario:
· 1. Introduzione
· 2. Impostazione del progetto
· 3. Test del codice
∘ 3.1. Test unitari
∘ 3.2. Test d’integrazione
· 4. Test dei dati
∘ 4.1. Convalida dei dati
∘ 4.2. Conforme alle politiche
∘ 4.3. Presenta importanza
· 5. Test del modello
· 6. Conclusione
Il test è definito come il processo di valutazione di un sistema applicativo, di un codice o di un modello di machine learning per garantirne la correttezza, l’affidabilità e le prestazioni. In MLOps, il testing è uno dei principi fondamentali che considero il secondo da considerare dopo il controllo della versione quando si avviano i propri progetti di machine learning. Come controllo della versione e tutti i principi MLops, per garantire di sfruttare tutti i vantaggi, i test dovrebbero essere applicati nelle diverse fasi del flusso di lavoro di machine learning, inclusi dati, Modello di apprendimento automatico (modello ML) e codice.
Perché testare? Il test del codice, dei dati e dei modelli migliora controllo delle versioni assicurando che le modifiche al codice funzionino correttamente, automazione aggiungendolo alla pipeline di automazione, monitoraggio rilevando potenziali problemi, riproducibilità garantendo che i modelli possano essere riprodotti in modo coerente nel tempo.
Quando eseguire i test? Il testing è un processo continuo eseguito in varie fasi del ciclo di vita del progetto: test unitari viene eseguito durante…
Fonte: towardsdatascience.com
