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English(EN) How to Test Machine Learning Code and Systems

Eugene Yan 详细介绍了 ML 管道和 MLOps 的稳健测试方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [4 个来源] ·

Eugene Yan 的文章深入探讨了数据和机器学习管道的测试复杂性，强调了脆弱测试的挑战以及不同测试范围的重要性。他区分了传统的软件测试和机器学习测试，后者包括用于逻辑正确性的预训练检查和用于预期学习行为的训练后检查，以及模型评估。文章还涉及用于构建可复现管道的 MLOps 实践，强调数据验证、模型验证、监控以及使用 Docker 和 Kubernetes 等工具进行稳健部署。 AI

影响 为提高机器学习系统的可靠性和可复现性提供了指导，这对于实现人工智能的运行至关重要。

排序理由 文章讨论了测试 ML 管道的最佳实践和方法论，而不是宣布新模型或重要的行业事件。

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Eugene Yan 详细介绍了 ML 管道和 MLOps 的稳健测试方法

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报道来源 [4]

  1. Eugene Yan TIER_1 English(EN) ·

    为数据和机器学习管道编写健壮的测试

    Or why I should write fewer integration tests.

  2. Eugene Yan TIER_1 English(EN) ·

    如何测试机器学习代码和系统

    Checking for correct implementation, expected learned behaviour, and satisfactory performance.

  3. Medium — MLOps tag TIER_1 English(EN) · Diogo Ribeiro ·

    端到端测试机器学习流水线

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  4. Medium — MLOps tag TIER_1 English(EN) · Malik Hussain ·

    使用 Python 构建可复现的机器学习流水线

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