26、机器学习综合技术指南

机器学习综合技术指南

1. 机器学习模型测试

1.1 测试类型

• API 测试 ：若机器学习模型通过 API 公开，需测试 API 端点，确保其正确处理请求和响应。
• 模型部署测试 ：利用集成测试评估模型的部署过程，不管是作为独立服务、在容器内，还是嵌入应用程序。此过程可确保部署环境提供必要资源（如 CPU、内存和存储），并能在需要时更新模型。
• 与其他组件的交互测试 ：需验证机器学习模型能否与数据库、用户界面或第三方服务无缝协作，包括测试模型预测结果在应用程序中的存储、显示和使用方式。
• 端到端功能测试 ：使用端到端测试模拟现实场景和用户交互，验证模型预测的准确性、可靠性以及在整个应用程序中的实用性。

1.2 基础设施测试

基础设施测试具有重要意义，能带来诸多好处，可使用以下工具：
|工具名称|特点|参考链接|
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|Ansible|开源、易用的配置管理、编排和自动化工具，采用无代理架构与节点通信并应用配置|https://www.ansible.com/|
|Chef|开源配置管理工具，依赖客户端 - 服务器模型，Chef 服务器存储所需配置，Chef 客户端将其应用于节点|https://www.chef.io/products/chef - infrastructure - management|
|Puppet|