Тестването е съществен аспект от разработването на всяка софтуерна система, включително системите за машинно обучение (ML). ML моделите са проектирани да се учат от данни и да подобряват своята производителност с течение на времето, което ги прави мощни инструменти за решаване на сложни проблеми в широк спектър от приложения. Системите за машинно обучение обаче изискват специализирани алгоритми и техники за обработка на данни и извършване на процеса на обучение, което прави предизвикателство да се гарантира тяхната надеждност и ефективност. Следните са причините, поради които тестването е важно в системите за машинно обучение:

  1. Осигуряване на качеството: Тестването помага да се гарантира, че ML моделите функционират по предназначение и са в състояние да правят точни прогнози.
  2. Валидиране на модела: Тестването помага за валидиране на моделите, като гарантира, че те могат да обработват различни типове данни и да се представят добре при невидими данни.
  3. Подобрена производителност: Тестването помага да се идентифицират области, в които моделите могат да бъдат подобрени, което води до по-добра производителност и по-точни прогнози.
  4. Намален риск: Тестването помага за идентифициране и разрешаване на потенциални проблеми, преди моделите да бъдат разгърнати, намалявайки риска от повреда или неправилни прогнози в приложения от реалния свят.
  5. По-добро разбиране на системата: Тестването предоставя ценна информация за поведението на ML моделите и помага за задълбочаване на разбирането на системата.
  6. Подобрено потребителско доверие: Чрез тестване на ML системи, заинтересованите страни могат да имат доверие в моделите, което води до повишено доверие и приемане на системата.

Традиционен софтуер срещу машинно обучение

Основната разлика между обикновения софтуер и системите за машинно обучение е техният подход към обработката на данни и вземането на прогнози или решения.

Обикновеният софтуер следва набор от предварително дефинирани правила и логика за изпълнение на конкретна задача или операция. Например приложение за калкулатор извършва аритметични операции според набор от фиксирани правила и алгоритми.

От друга страна, ML системите са проектирани да се учат от данни и да подобряват ефективността си с течение на времето. Вместо да следват фиксиран набор от правила, ML моделите използват алгоритми за анализиране на данни и намиране на модели, които могат да използват, за да правят прогнози или решения. ML системите се обучават на големи набори от данни, което им позволява да идентифицират сложни модели и тенденции, които може да са трудни за откриване от хората.

ML системите изискват специализирани алгоритми и техники за обработка на данните и извършване на процеса на обучение. Те също така изискват значителни изчислителни ресурси за обработка на данните и правене на прогнози в реално време. Друга важна разлика е, че обикновеният софтуер обикновено е проектиран да изпълнява конкретна задача, докато ML системите могат да се използват в широк спектър от приложения, от разпознаване на изображения и реч до системи за откриване на измами и препоръки. Като цяло, докато обикновеният софтуер следва фиксиран набор от правила, ML системите се учат от данни и подобряват своята производителност с течение на времето, което ги прави мощни инструменти за решаване на сложни проблеми в широк спектър от приложения.

Тетрадки Юпитер

Data Scientists пишат код в преносими компютри на Jupyter (които са основно JSON файлове, съдържащи текст, изходен код и метаданни) по време на разработката, но те имат някои потенциални проблеми, за които потребителите трябва да знаят:

  • Възпроизводимост: Преносимите компютри Jupyter могат да бъдат предизвикателство за възпроизвеждане, особено ако разчитат на конкретни версии на библиотеки или пакети. Това може да затрудни другите да възпроизведат същите резултати или да разберат как са получени резултатите.
  • Контрол на версиите: Преносимите компютри Jupyter могат да бъдат предизвикателство за контрола на версиите, особено ако се използват съвместно. Това може да доведе до проблеми с версиите, при които различни версии на бележника се записват на различни места, което затруднява проследяването на промените и ефективното сътрудничество.
  • Организация на код: Преносимите компютри на Jupyter могат да направят организирането на код предизвикателство, особено за по-големи проекти или работни процеси. Това може да затрудни поддържането и модифицирането на кода, което може да доведе до технически дълг и намалена производителност.
  • Сигурност: Преносимите компютри на Jupyter могат да представляват риск за сигурността, ако съдържат чувствителни данни или се изпълняват на незащитени сървъри. Трябва да се обърне внимание на сигурността на данните, конфигурацията на сървъра и контрола на достъпа.
  • Липса на мащабируемост: Преносимите компютри на Jupyter могат да изискват много ресурси и може да не се мащабират добре за големи набори от данни или скъпи от изчислителна гледна точка задачи. Това може да доведе до бавно време за изпълнение и предизвикателства при управлението на паметта и изчислителните ресурси.

Според мен най-добрата практика е да се внедри функционалността на модела в модулите на Python. Въпреки че преносимите компютри на Jupyter са полезни по време на фазата на разработка, те могат да представляват трудности, когато става въпрос за поддръжката им за производствени и тестови цели. Ето защо не препоръчвам използването на преносими компютри Jupyter за автоматизирано тестване, тъй като изпълнението им от клетки може да направи почти невъзможно ефективното управление на промените в бъдеще.

Как изглежда Test Automation Framework (TAF) за системи за машинно обучение?

Тестване за внедряване

След като сте разработили нова версия на вашия модел, трябва да се уверите, че промените не нарушават нищо. За да направите това, трябва да имате тестове, които в идеалния случай се задействат при всяка заявка за изтегляне (PR). Тестовете трябва да включват модулни и интеграционни тестове, които обхващат функциите и помощните програми на модела, както и тестове на модела като инвариантност, очакване на посоката и минимална функционалност, които могат да бъдат извършени върху предварително подготвени тестови данни. Този подход помага да се идентифицират всички проблеми, преди да се внедри кодът в производствените конвейери.

Единични тестове

Тестването на единици е практика на софтуерно инженерство, която включва тестване на отделни единици или компоненти на софтуерно приложение в изолация, за да се гарантира, че се държат според очакванията. В ML единиците тестове се използват за валидиране на отделни компоненти на ML модел, като предварителна обработка на данни, архитектура на модела и алгоритъм за обучение.

Единичните тестове в ML са от съществено значение, за да се гарантира, че всеки компонент на тръбопровода работи по предназначение. Например единичните тестове за предварителна обработка на данни могат да проверят дали липсващите данни се обработват правилно или че данните са нормализирани по подходящ начин. Единичните тестове на архитектурата на модела могат да потвърдят, че моделът е конструиран правилно и че входните и изходните форми са според очакванията.

Единичните тестове помагат за откриване на грешки в началото на процеса на разработка и намаляват риска от внедряване на дефектен модел. Те също могат да помогнат за предотвратяване на регресии, като гарантират, че промените в една част от модела не влияят на други компоненти. Като цяло, модулното тестване е основна практика при разработването на ML, за да се осигурят висококачествени и надеждни модели.

Интеграционни тестове

Интеграционното тестване е техника за тестване на софтуер, която тества интеграцията между различни модули или компоненти на софтуерно приложение. В ML интеграционното тестване включва тестване на взаимодействията между различни компоненти на конвейера на ML, като предварителна обработка на данни, обучение на модел и оценка на модела.

Интеграционните тестове в ML помагат да се потвърди, че различните компоненти на ML тръбопровода работят заедно правилно. Например, интеграционен тест може да провери дали данните са предварително обработени правилно, преди да бъдат въведени в модела, или че показателите за оценка са изчислени правилно, след като моделът е обучен.

Тестването на интеграцията е важно в ML, защото помага да се гарантира, че целият конвейер на ML работи според очакванията. Той също така помага да се идентифицират потенциални проблеми или тесни места в тръбопровода, които може да не са очевидни при тестване на отделни компоненти в изолация.

Интеграционните тестове обикновено са по-сложни от единичните тестове, защото включват тестване на взаимодействията между различни компоненти. Те може да изискват използването на симулирани или реални данни за тестване на тръбопровода при реалистични условия. Като цяло, интеграционното тестване е важна част от разработването на ML, за да се гарантира, че крайният модел е надежден и работи според очакванията в производството.

Тестове за инвариантност

Тестването за инвариантност е вид тестване в ML, което проверява дали даден модел е инвариантен към определени трансформации или промени във входните данни. С други думи, един инвариантен модел ще произведе същия изход за входове, които са подобни, но са претърпели някои промени или трансформации. Това свойство е важно в ML, защото гарантира, че прогнозите на модела са устойчиви на вариации във входните данни.

Например моделът за класификация на изображението трябва да бъде инвариантен към промените в условията на осветление, позицията на обекта в изображението или ориентацията на обекта. Тестът за инвариантност би включвал оценка на ефективността на модела върху набор от данни, където тези трансформации се прилагат към входните изображения. Ако моделът е инвариантен към тези трансформации, той трябва да се представя еднакво добре на трансформираните изображения, както и на оригиналните изображения.

Тестването за инвариантност е важно, защото гарантира, че производителността на модела не се влияе от определени вариации във входните данни. Той може да помогне за идентифициране на потенциални слабости в модела и да информира решенията за увеличаване на данните или други техники, които могат да подобрят устойчивостта на модела.

Като цяло, тестването на инвариантност е важен аспект от тестването и оценката на машинното обучение, който гарантира, че прогнозите на модела са стабилни и надеждни в редица условия.

Тестове за насочени очаквания

Тестването на насочени очаквания е статистически метод за тестване, използван в ML, за да се определи дали прогнозите на модела са в съответствие с предишно очакване или хипотеза. Този тип тестване е особено полезно в сценарии, при които очакваният резултат от даден модел е известен предварително, като например при A/B тестване или експерименти с контролна група.

При тестване на насочени очаквания нулевата хипотеза е, че прогнозите на модела не се различават от очаквания резултат, а алтернативната хипотеза е, че са. Очакваният резултат може да се основава на предварително знание или на контролна група. Например при A/B тестване очакваният резултат може да бъде, че няма разлика в процентите на реализация между две групи.

Тестването на насочените очаквания включва изчисляване на тестова статистика въз основа на разликата между наблюдаваните и очакваните стойности и сравняването й с критична стойност въз основа на предварително определено ниво на значимост. Ако тестовата статистика е извън критичната стойност, нулевата хипотеза се отхвърля и се прави заключението, че прогнозите на модела са различни от очаквания резултат.

Да предположим, че имаме ML модел, който прогнозира цените на жилищата въз основа на няколко характеристики като брой спални, квадратни кадри и местоположение. Можем да използваме тестване на насочени очаквания, за да оценим дали прогнозите на модела съответстват на нашите очаквания.

Например, можем да твърдим, че увеличаването на броя на баните (запазване на всички други характеристики постоянни) не трябва да води до намаляване на цените на жилищата. По същия начин, намаляването на квадратния метър на къщата (при запазване на всички други характеристики постоянни) не трябва да води до увеличение на цената.

Чрез създаване на нулевата хипотеза, че тези характеристики нямат значително влияние върху цените на жилищата и използване на тестване на насочени очаквания, можем да определим дали прогнозите на модела съответстват на нашите очаквания.

Тестването на насочени очаквания е важна техника в оценката на ML, тъй като осигурява статистическа рамка за определяне дали прогнозите на модела са в съответствие с предишните знания или очаквания. Той помага да се гарантира, че производителността на модела е съобразена с желания резултат и може да информира решенията относно избора на модел или настройката на параметрите.

Минимални тестове за функционалност

Тестването на минималната функционалност е вид тестване в ML, което се фокусира върху оценката дали даден модел има основната функционалност, необходима за внедряване. Целта на тестването на минималната функционалност е да се гарантира, че моделът може да изпълни предвидената задача на минимално ниво на качество, като точност или производителност.

Тестването на минималната функционалност обикновено включва набор от тестови случаи, които покриват основните характеристики на модела, като обработка на вход, извод и генериране на изход. Тези тестови случаи могат да включват типични случаи на употреба, крайни случаи и сценарии на неуспех, за да се гарантира, че моделът може да се справи с набор от входни данни и ситуации.

Например, в модел за класификация на текст минималните функционални тестове могат да включват:

  1. Обработка на въвеждане: Тестване дали моделът може да обработва различни входни формати, като текст на различни езици или със специални знаци.
  2. Извод: Тестване дали моделът може правилно да класифицира текст в предвидените категории с минимално ниво на точност.
  3. Генериране на изход: Тестване дали моделът може да генерира предвидения изходен формат, като например етикет или вероятностен резултат.

Тестването на минималната функционалност е важно в ML, защото гарантира, че моделът може да изпълни основната си задача, преди да бъдат добавени допълнителни функции или сложност. Той помага за улавяне на проблеми в началото на процеса на разработка и може да информира решенията относно внедряването и поддръжката на модела.

Тестване в производството

След тестване на кода на модела в хранилището, той трябва да бъде подготвен за производствена употреба. Моделът вероятно ще работи постоянно в производствените линии с определена периодичност. За да се гарантира, че моделът работи според очакванията, той трябва да бъде наблюдаван. Това може да бъде направено чрез прилагане на тестове за проверка на данни в производствените тръбопроводи, които работят паралелно с моделните модули. Тези тестове гарантират, че входът и изходът на модела са правилни и наблюдават производителността на модела.

Тестове за проверка на данните

Тестовете за проверка на данни са вид тестване в ML, което се фокусира върху осигуряването на качеството и целостта на входните данни, използвани за обучение или оценка на модел, както и изходните данни, произведени от частите за обучение на модела и изводи за модела. Целта на тестовете за проверка на данни е да идентифицират и адресират потенциални проблеми с данните, които биха могли да повлияят на точността или надеждността на прогнозите на модела.

Тестовете за проверка на данни са важни в ML, тъй като качеството и целостта на данните, използвани за обучение или оценка на модел, могат да окажат значително влияние върху неговата производителност и точност. Чрез провеждане на тестове за проверка на данните е възможно да се идентифицират и адресират потенциални проблеми с данните, преди те да повлияят на прогнозите на модела, което води до по-надеждни и точни резултати.

Статичен анализ

Откриването на уязвимости в сигурността, неприятни кодове и грешки е от решаващо значение за гарантиране на надеждността и ефективността на системите за машинно обучение. Един от начините да постигнете това е чрез използване на инструменти за статичен анализ като SonarQube. Тези инструменти могат да помогнат за идентифициране на потенциални проблеми, преди те да станат проблеми, подобрявайки качеството на кода.

Освен използването на инструменти за статичен анализ, осигуряването на покритие на кода е от решаващо значение за ML системите. Покритието на кода ви позволява да определите дали всички функции на модела са щателно тествани, като гарантира цялостно покритие на теста и минимизира риска от грешки.

Заключение

Тестването е основен елемент в разработването на ML системи, както при всеки друг софтуер. Правилните практики за тестване помагат да се гарантира надеждността и ефективността на тези системи и играят решаваща роля в процеса на разработка. Най-добрите практики за тестване на ML системи включват следното:

  • Изпълнете тестове за всяка заявка за изтегляне;
  • Наблюдавайте производителността на модела в производството чрез провеждане на тестове за проверка на данните;
  • Използвайте различни видове тестове;
  • Използвайте инструменти за статичен анализ, за ​​да подобрите качеството на кода.
  • Осигурете цялостно покритие на кода.

Следвайки тези практики, екипът за разработка може да подобри цялостната производителност и надеждността на системите за машинно обучение.