Как автоматизировать процесс тестирования систем машинного обучения

Тестирование является важным аспектом разработки любой программной системы, включая системы машинного обучения (ML). Модели машинного обучения предназначены для изучения данных и улучшения их производительности с течением времени, что делает их мощными инструментами для решения сложных задач в широком диапазоне приложений. Однако для систем машинного обучения требуются специализированные алгоритмы и методы для обработки данных и выполнения процесса обучения, что затрудняет обеспечение их надежности и эффективности. Ниже приведены причины, по которым тестирование важно в системах машинного обучения:

Обеспечение качества: тестирование помогает убедиться, что модели машинного обучения работают должным образом и могут делать точные прогнозы.
Проверка модели: тестирование помогает проверить модели, гарантируя, что они могут обрабатывать различные типы данных и хорошо работать с невидимыми данными.
Улучшенная производительность: тестирование помогает определить области, в которых модели можно улучшить, что приводит к повышению производительности и более точным прогнозам.
Снижение риска: тестирование помогает выявлять и устранять потенциальные проблемы до развертывания моделей, снижая риск сбоя или неправильных прогнозов в реальных приложениях.
Лучшее понимание системы. Тестирование предоставляет ценную информацию о поведении моделей машинного обучения и помогает углубить понимание системы.
Повышенное доверие пользователей: тестируя системы машинного обучения, заинтересованные стороны могут быть уверены в моделях, что приводит к повышению доверия и внедрению системы.

Традиционное программное обеспечение против машинного обучения

Основное различие между обычным программным обеспечением и системами машинного обучения заключается в их подходе к обработке данных и прогнозированию или принятию решений.

Обычное программное обеспечение следует набору предопределенных правил и логики для выполнения определенной задачи или операции. Например, приложение-калькулятор выполняет арифметические операции в соответствии с набором фиксированных правил и алгоритмов.

С другой стороны, системы машинного обучения предназначены для обучения на основе данных и улучшения их производительности с течением времени. Вместо того, чтобы следовать фиксированному набору правил, модели машинного обучения используют алгоритмы для анализа данных и поиска шаблонов, которые они могут использовать для прогнозирования или принятия решений. Системы машинного обучения обучаются на больших наборах данных, что позволяет им выявлять сложные закономерности и тенденции, которые людям может быть трудно обнаружить.

Системы машинного обучения требуют специализированных алгоритмов и методов для обработки данных и выполнения процесса обучения. Им также требуются значительные вычислительные ресурсы для обработки данных и прогнозирования в режиме реального времени. Еще одно важное отличие состоит в том, что обычное программное обеспечение, как правило, предназначено для выполнения конкретной задачи, в то время как системы машинного обучения могут использоваться в самых разных приложениях, от распознавания изображений и речи до систем обнаружения мошенничества и рекомендаций. В целом, в то время как обычное программное обеспечение следует фиксированному набору правил, системы машинного обучения учатся на данных и со временем улучшают свою производительность, что делает их мощными инструментами для решения сложных задач в широком диапазоне приложений.

Блокноты Юпитер

Специалисты по данным пишут код в блокнотах Jupyter (которые в основном представляют собой файлы JSON, содержащие текст, исходный код и метаданные) во время разработки, но у них есть некоторые потенциальные проблемы, о которых следует знать пользователям:

Воспроизводимость: Блокноты Jupyter могут быть сложными для воспроизведения, особенно если они основаны на определенных версиях библиотек или пакетов. Это может затруднить для других воспроизведение тех же результатов или понимание того, как они были получены.
Контроль версий: блокноты Jupyter могут быть сложными для контроля версий, особенно если они используются совместно. Это может привести к проблемам с версиями, когда разные версии записной книжки сохраняются в разных местах, что затрудняет отслеживание изменений и эффективную совместную работу.
Организация кода. Блокноты Jupyter могут усложнить организацию кода, особенно для крупных проектов или рабочих процессов. Это может затруднить поддержку и модификацию кода, что может привести к техническому долгу и снижению производительности.
Безопасность. Блокноты Jupyter могут представлять угрозу безопасности, если они содержат конфиденциальные данные или выполняются на небезопасных серверах. Особое внимание следует уделить безопасности данных, конфигурации сервера и контролю доступа.
Отсутствие масштабируемости: ноутбуки Jupyter могут быть ресурсоемкими и плохо масштабироваться для больших наборов данных или задач, требующих больших вычислительных ресурсов. Это может привести к увеличению времени выполнения и проблемам с управлением памятью и вычислительными ресурсами.

На мой взгляд, лучше всего реализовать функциональность модели в модулях Python. Хотя ноутбуки Jupyter полезны на этапе разработки, они могут создавать трудности, когда дело доходит до их обслуживания для производства и тестирования. Поэтому я не рекомендую использовать блокноты Jupyter для автоматизированного тестирования, поскольку выполнение их по ячейкам может сделать практически невозможным эффективное управление изменениями в будущем.

Как выглядит Test Automation Framework (TAF) для систем машинного обучения?

Тестирование для развертывания

После того, как вы разработали новую версию своей модели, вам необходимо убедиться, что изменения ничего не нарушают. Для этого вам нужно иметь тесты, которые в идеале запускаются при каждом запросе на включение (PR). Тесты должны включать модульные и интеграционные тесты, которые охватывают функции и утилиты модели, а также тесты модели, такие как инвариантность, ожидание направления и минимальная функциональность, которые можно выполнить на заранее подготовленных тестовых данных. Этот подход помогает выявить любые проблемы перед развертыванием кода в рабочих конвейерах.

Модульные тесты

Модульное тестирование — это практика разработки программного обеспечения, которая включает изолированное тестирование отдельных модулей или компонентов программного приложения, чтобы убедиться, что они ведут себя должным образом. В ML модульные тесты используются для проверки отдельных компонентов модели ML, таких как предварительная обработка данных, архитектура модели и алгоритм обучения.

Модульные тесты в ML необходимы для обеспечения того, чтобы каждый компонент конвейера работал должным образом. Например, модульные тесты предварительной обработки данных могут проверить, правильно ли обрабатываются отсутствующие данные или правильно ли они нормализованы. Модульные тесты архитектуры модели могут проверить правильность построения модели и соответствие входных и выходных форм ожидаемым значениям.

Модульные тесты помогают обнаруживать ошибки на ранних этапах процесса разработки и снижают риск развертывания ошибочной модели. Они также могут помочь предотвратить регрессию, гарантируя, что изменения в одной части модели не повлияют на другие компоненты. В целом, модульное тестирование является важной практикой в разработке ML для обеспечения высококачественных и надежных моделей.

Интеграционные тесты

Интеграционное тестирование — это метод тестирования программного обеспечения, который проверяет интеграцию между различными модулями или компонентами программного приложения. В ML интеграционное тестирование включает проверку взаимодействия между различными компонентами конвейера ML, такими как предварительная обработка данных, обучение модели и оценка модели.

Интеграционные тесты в ML помогают проверить правильность совместной работы различных компонентов конвейера ML. Например, интеграционный тест может проверить правильность предварительной обработки данных перед их вводом в модель или правильность расчета показателей оценки после обучения модели.

Интеграционное тестирование важно в ML, потому что оно помогает убедиться, что весь конвейер ML работает должным образом. Это также помогает выявить потенциальные проблемы или узкие места в конвейере, которые могут быть незаметны при изолированном тестировании отдельных компонентов.

Интеграционные тесты обычно более сложны, чем модульные тесты, поскольку они включают проверку взаимодействия между различными компонентами. Они могут потребовать использования смоделированных или реальных данных для проверки трубопровода в реальных условиях. В целом, интеграционное тестирование является важной частью разработки ML, чтобы убедиться, что окончательная модель надежна и работает так, как ожидается в рабочей среде.

Тесты на инвариантность

Тестирование на инвариантность — это тип тестирования в ML, который проверяет, является ли модель инвариантной к определенным преобразованиям или изменениям входных данных. Другими словами, инвариантная модель будет давать один и тот же результат для входных данных, которые похожи, но претерпели некоторые изменения или преобразования. Это свойство важно в ML, потому что оно гарантирует, что прогнозы модели устойчивы к изменениям входных данных.

Например, модель классификации изображений должна быть инвариантной к изменениям условий освещения, положения объекта на изображении или ориентации объекта. Тест на инвариантность будет включать оценку производительности модели в наборе данных, где эти преобразования применяются к входным изображениям. Если модель инвариантна к этим преобразованиям, она должна одинаково хорошо работать на преобразованных изображениях, как и на исходных изображениях.

Проверка инвариантности важна, поскольку она гарантирует, что на производительность модели не повлияют определенные изменения входных данных. Это может помочь выявить потенциальные слабые места в модели и информировать о решениях о расширении данных или других методах, которые могут повысить надежность модели.

В целом, проверка инвариантности является важным аспектом тестирования и оценки машинного обучения, который гарантирует надежность и надежность прогнозов модели в различных условиях.

Направленные тесты ожидания

Тестирование направленного ожидания — это метод статистического тестирования, используемый в машинном обучении для определения того, согласуются ли прогнозы модели с предыдущим ожиданием или гипотезой. Этот тип тестирования особенно полезен в сценариях, где ожидаемый результат модели известен заранее, например, при A/B-тестировании или экспериментах с контрольной группой.

В направленном тестировании ожидания нулевая гипотеза состоит в том, что предсказания модели не отличаются от ожидаемого результата, а альтернативная гипотеза состоит в том, что они отличаются. Ожидаемый результат может быть основан на предварительных знаниях или на контрольной группе. Например, при A/B-тестировании ожидаемым результатом может быть отсутствие разницы в коэффициентах конверсии между двумя группами.

Тестирование направленного ожидания включает в себя вычисление тестовой статистики на основе разницы между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями и сравнение ее с критическим значением на основе заранее определенного уровня значимости. Если тестовая статистика выходит за пределы критического значения, нулевая гипотеза отклоняется и делается вывод, что предсказания модели отличаются от ожидаемого результата.

Предположим, у нас есть модель машинного обучения, которая прогнозирует цены на жилье на основе нескольких характеристик, таких как количество спален, площадь в квадратных футах и местоположение. Мы можем использовать направленное тестирование ожиданий, чтобы оценить, совпадают ли прогнозы модели с нашими ожиданиями.

Например, мы можем утверждать, что увеличение количества ванных комнат (при неизменности всех остальных характеристик) не должно приводить к снижению цен на жилье. Точно так же уменьшение площади дома (при неизменности всех остальных характеристик) не должно приводить к увеличению цены.

Установив нулевую гипотезу о том, что эти функции не оказывают существенного влияния на цены на жилье, и используя тестирование направленного ожидания, мы можем определить, согласуются ли прогнозы модели с нашими ожиданиями.

Направленное тестирование ожиданий — важный метод оценки машинного обучения, поскольку он обеспечивает статистическую основу для определения того, согласуются ли прогнозы модели с предшествующими знаниями или ожиданиями. Это помогает убедиться, что производительность модели соответствует желаемому результату, и может дать информацию для принятия решений о выборе модели или настройке параметров.

Минимальные функциональные тесты

Тестирование минимальной функциональности — это тип тестирования в ML, который фокусируется на оценке того, обладает ли модель базовыми функциями, необходимыми для развертывания. Целью тестирования минимальной функциональности является обеспечение того, чтобы модель могла выполнять намеченную задачу с минимальным уровнем качества, таким как точность или производительность.

Тестирование минимальной функциональности обычно включает в себя набор тестовых случаев, которые охватывают основные функции модели, такие как обработка входных данных, вывод и генерация выходных данных. Эти тестовые примеры могут включать типичные варианты использования, пограничные случаи и сценарии отказа, чтобы гарантировать, что модель может обрабатывать ряд входных данных и ситуаций.

Например, в модели текстовой классификации тесты минимальной функциональности могут включать:

Обработка ввода: проверка того, может ли модель обрабатывать различные форматы ввода, например текст на разных языках или со специальными символами.
Вывод: проверка того, может ли модель правильно классифицировать текст по предполагаемым категориям с минимальным уровнем точности.
Генерация вывода: проверка того, может ли модель генерировать предполагаемый формат вывода, например метку или оценку вероятности.

Тестирование минимальной функциональности важно в ML, потому что оно гарантирует, что модель может выполнять свою основную задачу, прежде чем будут добавлены дополнительные функции или сложности. Это помогает выявлять проблемы на ранних этапах процесса разработки и может давать информацию для принятия решений о развертывании и обслуживании модели.

Тестирование в производстве

После тестирования кода модели в репозитории его необходимо подготовить для использования в производственной среде. Модель, вероятно, будет постоянно работать в производственных конвейерах с определенной периодичностью. Чтобы убедиться, что модель работает должным образом, ее следует контролировать. Это можно сделать путем реализации тестов проверки данных в производственных конвейерах, которые выполняются параллельно с модулями модели. Эти тесты гарантируют правильность входных и выходных данных модели и отслеживают производительность модели.

Тесты проверки данных

Тесты проверки данных — это тип тестирования в ML, который направлен на обеспечение качества и целостности входных данных, используемых для обучения или оценки модели, а также выходных данных, созданных частями обучения модели и вывода модели. Целью тестов проверки данных является выявление и устранение потенциальных проблем с данными, которые могут повлиять на точность или надежность прогнозов модели.

Тесты проверки данных важны в ML, потому что качество и целостность данных, используемых для обучения или оценки модели, могут оказать значительное влияние на ее производительность и точность. Проводя тесты проверки данных, можно выявить и устранить потенциальные проблемы с данными до того, как они повлияют на прогнозы модели, что приведет к более надежным и точным результатам.

Статический анализ

Обнаружение уязвимостей в системе безопасности, запахов кода и ошибок имеет решающее значение для обеспечения надежности и эффективности систем машинного обучения. Один из способов добиться этого — использовать инструменты статического анализа, такие как SonarQube. Эти инструменты могут помочь выявить потенциальные проблемы до того, как они станут проблемами, улучшая качество кода.

Помимо использования инструментов статического анализа, обеспечение покрытия кода имеет решающее значение для систем машинного обучения. Покрытие кода позволяет определить, все ли функции модели тщательно протестированы, обеспечивая полное покрытие тестами и сводя к минимуму риск ошибок.

Заключение

Тестирование является важным элементом разработки систем машинного обучения, как и любого другого программного обеспечения. Надлежащие методы тестирования помогают обеспечить надежность и эффективность этих систем и играют решающую роль в процессе разработки. Передовые методы тестирования систем машинного обучения включают следующее:

Запускайте тесты для каждого пулл-реквеста;
Мониторинг производительности модели в производстве путем проведения тестов проверки данных;
Используйте разные виды тестирования;
Используйте инструменты статического анализа для улучшения качества кода.
Обеспечьте полное покрытие кода.

Следуя этим рекомендациям, команда разработчиков может повысить общую производительность и надежность систем машинного обучения.