機器學習模型自動化測試策略與實踐

– 17 分鐘閱讀

隨著機器學習模型日益複雜，傳統的手動測試方法已不足以應付模型的驗證和評估。自動化測試成為確保模型品質和可靠性的關鍵。本文將探討如何構建有效的自動化測試策略，涵蓋從單元測試到系統測試的各個層面，並結合實際案例說明如何在機器學習專案中實踐自動化測試。此外，文章還將介紹一些常用的測試框架和工具，幫助讀者快速上手自動化測試。

測試的安全網

自動化測試就像是一個安全網，能夠捕捉開發人員在編碼過程中可能犯下的錯誤。這樣可以避免錯誤在生產環境中被發現，從而減少了維護和修復的成本。

自動化測試的優點

自動化測試具有多個優點，包括：

  • 減少認知負荷：自動化測試可以減少開發人員的認知負荷，讓他們可以專注於更重要的任務。
  • 易於重構：自動化測試可以讓開發人員更容易地重構程式碼，從而提高程式碼的品質和可維護性。
  • 提高團隊速度：自動化測試可以提高團隊的速度，讓他們可以更快速地交付高品質的軟體。

挑戰傳統觀念

傳統上，機器學習系統的開發者認為自動化測試不那麼重要。但是，隨著測試技術和工具的發展，自動化測試已經成為機器學習系統開發中的一個不可缺少的環節。

測試的基本組成

一個全面性的測試應該包括以下幾個基本組成：

  • 單元測試：測試單個元件或函式的正確性。
  • 整合測試：測試多個元件或函式之間的互動作用。
  • 系統測試：測試整個系統的功能和效能。
  • 介面測試：測試系統與其他系統之間的介面。

實踐中的應用

在實踐中，開發人員可以使用各種測試框架和工具來實作自動化測試。例如，使用Python的unittest框架可以輕鬆地實作單元測試和整合測試。

自動化測試：機器學習模型測試

在前一章中，我們探討了沒有自動化測試的機器學習解決方案的成本，以及測試對於團隊品質、流程、認知負荷和滿意度的益處。現在，我們將深入探討自動化測試的下一個類別：機器學習模型測試。

機器學習模型測試的重要性

機器學習從業者對手動模型評估程式並不陌生，尤其是在模型開發的早期階段。然而，當模型複雜度增加和資料量龐大時，手動評估程式將變得非常耗時和乏味。透過識別衡量和啟發式方法來判斷模型是否「足夠好」或「比之前更好」，我們可以使用模型測試來自動化這些手動啟發式方法和檢查。這樣可以節省我們的時間和精力，讓我們可以解決其他更有趣的問題。

機器學習模型測試的目的

模型測試的目的是確保機器學習模型符合預期的效能和品質標準。這包括評估模型的準確性、精確性、召回率、F1分數等指標。透過自動化模型測試，我們可以快速地識別模型的問題和缺陷，從而進行調整和最佳化。

機器學習模型測試的方法

機器學習模型測試的方法包括：

  • 離線測試：在大規模資料集上進行模型測試，以評估模型的效能和品質。
  • 視覺化和錯誤分析：使用視覺化工具來分析模型的預測結果和錯誤，從而找出模型的問題和缺陷。
  • 資料測試：測試資料的品質和完整性，以確保模型的輸入資料是正確和可靠的。

大語言模型測試

大語言模型（LLM）已經成為機器學習領域的一個重要研究方向。然而，LLM的測試和評估是一個具有挑戰性的任務。為瞭解決這個問題，我們可以使用以下方法：

  • 測試LLM的語言理解能力：評估LLM對語言的理解能力，包括語法、語義和語用等方面。
  • 測試LLM的生成能力：評估LLM的生成能力，包括文字生成、對話生成等方面。

練習和實踐

現在，輪到你將你的知識付諸實踐了。反思你的機器學習專案，考慮以下問題：

  • 你們的團隊在哪些方面花費了最多的時間進行手動測試？
  • 是否有任何低垂果（目前未經測試的領域）可以從自動化測試中受益？
  • 你能夠編寫和提交一個或多個自動化測試來解決這些低垂果和重要的時間消耗嗎？

在下一章中，我們將探討如何自動化機器學習模型測試，以及補充機器學習模型測試的實踐。

自動化測試在機器學習模型中的重要性

在機器學習（ML）模型的開發過程中，自動化測試是一個至關重要的步驟。它可以幫助我們確保模型的品質和可靠性，同時也能夠提高開發效率。讓我們來探討一下自動化測試在機器學習模型中的必要性、挑戰和解決方案。

自動化測試的必要性

想象一下，我們的機器學習模型開發流程是一個製造工廠，生產出各種不同的模型。資料科學家建立模型，並對其進行測試，通常是部分自動化和臨時的，而機器學習工程師則建立生產線，以生產格式正確的模型。然而，當我們試圖滿足新的和不同的產品需求，並使用不同的技術時，我們就必須在速度和品質之間做出選擇。

如果我們選擇速度而忽略品質，可能會導致模型的品質下降，從而導致更多的錯誤和問題。另一方面，如果我們投資於品質，例如透過自動化測試，我們就可以減少手動測試的努力和產品缺陷。品質可以帶來速度。

自動化測試的挑戰

機器學習模型的自動化測試面臨著一些挑戰。首先，機器學習模型的複雜性使得測試變得更加困難。其次，模型的輸出可能是機率性的，難以預測。最後，模型的訓練資料和測試資料可能是不同的，導致模型的效能在不同的資料集上有所不同。

解決方案：健身函式和模型測試

為瞭解決這些挑戰，我們可以使用健身函式（fitness function）的概念。健身函式是一種用於評估模型效能的指標，可以幫助我們確定模型是否滿足特定的要求。另外，我們可以實作兩種常見的模型測試：度量測試（metrics test）和行為測試（behavioral test）。

度量測試是用於評估模型的效能指標，例如準確率、精確率、召回率等。行為測試是用於評估模型的行為，例如模型的輸出是否符合預期。

測試大語言模型和應用

最後，我們需要測試大語言模型（LLM）和其應用。這需要我們使用特定的測試方法和工具，例如使用特定的測試資料集和評估指標。

總之，自動化測試是機器學習模型開發中的一個關鍵步驟。它可以幫助我們確保模型的品質和可靠性，同時也能夠提高開發效率。透過使用健身函式、度量測試和行為測試，我們可以解決機器學習模型測試的挑戰，並開發出高品質的模型。

# 自動化測試示例
import unittest
from sklearn.metrics import accuracy_score

class TestModel(unittest.TestCase):
    def test_model(self):
        # 載入模型和資料
        model = ...
        data = ...
        
        # 預測和評估
        predictions = model.predict(data)
        accuracy = accuracy_score(data.target, predictions)
        
        # 測試模型的效能
        self.assertGreater(accuracy, 0.8)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

內容解密：

在上面的示例中，我們使用 Python 的 unittest 框架來實作自動化測試。首先，我們定義了一個 TestModel 類別，繼承自 unittest.TestCase。然後，我們定義了一個 test_model 方法，負責測試模型的效能。在這個方法中，我們載入模型和資料，然後使用模型進行預測和評估。最後，我們使用 assertGreater 方法來測試模型的效能是否符合預期。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[載入模型和資料] --> B[預測和評估]
    B --> C[測試模型的效能]
    C --> D[透過或失敗]

在這個圖表中，我們展示了自動化測試的流程。首先，我們載入模型和資料，然後使用模型進行預測和評估。最後，我們測試模型的效能是否符合預期。如果模型的效能透過測試，則表示模型是有效的；否則，則表示模型需要進一步的改進。

機器學習模型測試的重要性

機器學習（ML）模型測試是確保模型在生產環境中能夠正常運作的關鍵步驟。由於ML模型可能會出現「沉默失敗」（silent failures），即模型產生的預測結果具有正確的格式，但實際上卻是錯誤的，因此進行全面性的模型測試至關重要。

模型測試的挑戰

自動化測試ML模型比測試軟體更具挑戰性，主要原因有四點：

  1. 速度和確定性：軟體測試通常快速且確定性，而ML模型訓練則慢且非確定性。
  2. 資料複雜性：軟體測試通常使用根據例子的資料，而ML模型測試需要大量的、多維的、非平穩的資料。
  3. 視覺化和探索：ML模型評估需要視覺化和探索，而這些功能在自動化測試中很難實作。
  4. 「良好」模型的定義：在ML產品的早期階段，可能不清楚什麼是一個「良好」的模型，從而使得測試目標不明確。

自動化模型測試的價值

自動化模型測試可以幫助我們在模型發布給使用者之前，持續地發現和糾正不良行為。這樣可以讓我們更有信心地發布模型，並減少手動測試的工作量，讓ML實踐者可以專注於更高層次的問題。

健康度函式（Fitness Functions）

健康度函式是一種客觀的、可執行的函式，能夠總結出給定設計解決方案與其設定目標之間的接近程度。健康度函式可以橋接自動化測試和ML模型之間的差距，提供了一種評估模型效能的方法。

實踐中的健康度函式

在實踐中，健康度函式可以用於評估ML模型的效能，並幫助我們更全面地測試模型。透過定義和實作健康度函式，我們可以更好地確保模型在生產環境中的效能和可靠性。

# 定義一個簡單的健康度函式
def fitness_function(model, data):
    # 評估模型在資料上的效能
    performance = model.evaluate(data)
    # 根據效能計算健康度
    fitness = performance['accuracy']
    return fitness

# 使用健康度函式評估模型
model = create_model()
data = load_data()
fitness = fitness_function(model, data)
print(f"模型健康度：{fitness:.2f}")

軟體架構的適應度函式

在軟體開發中，架構的設計往往是為了滿足特定的需求和特性。然而，隨著時間的推移，架構可能會逐漸偏離其原始的設計目標。為瞭解決這個問題，我們可以定義適應度函式（fitness functions）來衡量軟體架構的特定特性，並將其作為測試的一部分。

適應度函式可以用來衡量軟體的各種特性，例如程式碼品質、安全性、效能、可觀察性等。如果程式碼變得過於複雜或違反特定的程式碼品質規則，程式碼品質的適應度函式就會失敗，並提供反饋，指出程式碼變化已經超出了我們指定的容忍水平。同樣的，軟體安全性、效能和可觀察性等方面也可以使用適應度函式來衡量。

機器學習中的適應度函式

在機器學習（ML）中，無論是在哪個領域（例如使用者流失預測、產品推薦），都存在著明確或潛在的優劣衡量標準。機器學習的基礎是能夠透過改進模型來提高其效能。即使在更主觀的機器學習應用中（例如根據大語言模型的求職信生成器），使用者也可能對模型的預測品質或正確性有所看法。

以下是一些機器學習模型的適應度函式示例：

度量測試

  • 模型適合生產環境，如果使用保留集進行評估的特定度量指標超過指定的閾值。

模型公平性測試

  • 模型適合生產環境，如果對於每個關鍵段（例如，國家），給定的評估指標在X%的範圍內。

模型API延遲測試

  • 模型適合生產環境，如果它可以在t秒內處理N個並發請求。

模型大小測試

  • 模型工件必須小於某個特定大小（例如，以便於佈署到嵌入式裝置或移動裝置）。

這些適應度函式可以幫助我們確保機器學習模型滿足特定的要求和標準，從而提高模型的可靠性和效能。透過定義和使用適應度函式，我們可以更好地控制和最佳化機器學習模型的開發和佈署過程。

內容解密：

在上述適應度函式中，我們可以看到它們如何幫助我們評估機器學習模型的效能和品質。例如，度量測試可以幫助我們確保模型的預測準確性超過某個閾值，而模型公平性測試可以幫助我們確保模型對於不同群體的預測結果是公平的。透過使用這些適應度函式，我們可以更好地瞭解模型的強點和弱點，並對模型進行最佳化和改進。

# 定義適應度函式
def metrics_test(model, threshold):
    # 使用保留集進行評估
    evaluation_metric = evaluate_model(model)
    # 檢查是否超過閾值
    if evaluation_metric > threshold:
        return True
    else:
        return False

def model_fairness_test(model, segment, tolerance):
    # 使用保留集進行評估
    evaluation_metric = evaluate_model(model, segment)
    # 檢查是否在容忍範圍內
    if evaluation_metric <= tolerance:
        return True
    else:
        return False

# 使用適應度函式
model = train_model()
if metrics_test(model, 0.8):
    print("模型適合生產環境")
else:
    print("模型不適合生產環境")

圖表翻譯：

  graph LR
    A[模型訓練] --> B[模型評估]
    B --> C[度量測試]
    C --> D[模型公平性測試]
    D --> E[模型API延遲測試]
    E --> F[模型大小測試]
    F --> G[模型佈署]

在這個圖表中，我們可以看到模型訓練、評估、測試和佈署的流程。適應度函式被用來評估模型的效能和品質，並確保模型滿足特定的要求和標準。透過使用這些適應度函式，我們可以更好地控制和最佳化機器學習模型的開發和佈署過程。

模型訓練持續時間測試

模型訓練流程必須在指定的時間內完成，以便團隊能夠及時發現和防止模型訓練週期的逐漸延長。這種測試有助於團隊在效能下降的時候立即發現和定位問題，從而更容易進行除錯和找出導致效能下降的原因。

這種測試方法可以根據您的領域需求進行擴充套件，例如，定義什麼是「適合目的」或「適合生產」的標準。這不是一個適用於所有機器學習專案的預先定義的測試清單，而是一種可以應用於您的團隊、領域專家和使用者的思考框架，以發現和定義「足夠好」的方面。

這就是為什麼機器學習系統的適應度函式（fitness function）概念對於測試很有用。機器學習中問題、演算法和資料格式的多樣性使得統一的測試方法很難被闡述。適應度函式的概念和技術實作允許我們為所要解決的問題定義客觀的「足夠好」的標準，並自動化它以獲得自動測試的好處。

當您完成了適應度函式的定義和自動化測試的過程後，您就可以在模型透過這些測試後自信地將其釋出到生產環境。在接下來的章節中，我們將詳細介紹兩種型別的機器學習適應度函式，它們可以幫助我們制定測試以檢查模型是否適合生產：模型度量測試（全域性和分層）和模型行為測試。

模型度量測試（全域性和分層）

機器學習從業者通常熟悉計算模型評估度量（例如精確度、召回率、ROC AUC 分數），這種適應度函式只是將其進一步自動化，寫成可以在本地和 CI 管道上執行的測試。如果沒有這些測試，我們要麼需要花時間手動檢查模型的品質度量，或者要麼承擔不知不覺地隨著時間的推移而降低模型品質的風險。

在這些測試中，我們計算模型評估度量，以衡量模型在可擴充套件的驗證資料集上的聚合正確性，並測試它們是否滿足我們預期的門檻，即被認為足夠好以釋出到生產環境的標準。這些度量可以根據您的具體需求進行定義和計算，以確保模型滿足您的品質要求。例如，您可以定義一個測試，以確保模型的精確度在 95% 以上，或者召回率在 90% 以上。

內容解密：

  • 模型訓練持續時間測試的目的是確保模型訓練流程在指定的時間內完成。
  • 這種測試有助於團隊在效能下降的時候立即發現和定位問題。
  • 適應度函式的概念和技術實作允許我們為所要解決的問題定義客觀的「足夠好」的標準，並自動化它以獲得自動測試的好處。
  • 模型度量測試（全域性和分層）是用於檢查模型是否適合生產的測試方法之一。
  • 這些測試計算模型評估度量，以衡量模型在可擴充套件的驗證資料集上的聚合正確性，並測試它們是否滿足我們預期的門檻。
  flowchart TD
    A[模型訓練] --> B[模型評估]
    B --> C[模型度量測試]
    C --> D[門檻檢查]
    D --> E[模型釋出]

圖表翻譯：

此圖表展示了模型訓練、評估、度量測試和釋出的流程。模型訓練完成後，會進行模型評估，以計算模型的評估度量。然後，會進行模型度量測試，以檢查模型的評估度量是否滿足預期的門檻。如果門檻檢查透過，則會釋出模型到生產環境。

模型評估指標的重要性

在機器學習（ML）中，模型評估指標是用來衡量模型效能的重要工具。這些指標可以幫助我們瞭解模型的優缺點，並根據需要進行調整和最佳化。在本文中，我們將討論如何撰寫模型評估指標的測試，並強調分層指標測試的重要性。

全球指標測試

全球指標測試是模型評估的起點。這種測試可以幫助我們瞭解模型的整體效能，但它可能不是足夠的。例如，模型可能在整體上表現良好，但在某些資料段中表現不佳。為瞭解決這個問題，我們需要使用分層指標測試。

分層指標測試

分層指標測試是指根據資料的不同段別（例如，目標變數、性別、種族等）計算指標的方法。這種測試可以幫助我們瞭解模型在不同資料段中的表現，並找出模型可能存在的問題。

撰寫指標測試

要撰寫指標測試，我們需要先定義一個閾值，然後根據這個閾值來評估模型的效能。以下是一個例子：

class TestMetrics:
    recall_threshold = 0.65
    def test_global_recall_score_should_be_above_specified_threshold(self):
        # 載入訓練好的模型
        pipeline = load_model()
        
        # 載入測試資料
        data = pd.read_csv("./data/train.csv", encoding="utf-8", low_memory=False)
        y = data["DEFAULT"]
        X = data.drop("DEFAULT", axis=1)
        X_test, X_train, y_test, y_train = train_test_split(X, y, random_state=10)
        
        # 取得預測結果
        y_pred = pipeline.predict(X_test)
        
        # 計算指標
        recall = recall_score(y_test, y_pred, average="weighted")
        
        # 測試是否超過閾值
        assert recall > self.recall_threshold

在這個例子中，我們定義了一個 TestMetrics 類別，該類別包含一個 recall_threshold 屬性和一個 test_global_recall_score_should_be_above_specified_threshold 方法。這個方法負責載入模型和資料，計算指標，然後測試是否超過閾值。

模型評估與測試

在機器學習中，模型的評估和測試是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們瞭解模型的效能和準確度，並找出需要改進的地方。

全域性召回率評估

首先，我們需要計算模型在整個資料集上的召回率。召回率是指模型正確預測的例項數與實際正確例項數的比率。以下是計算全域性召回率的程式碼：

from sklearn.metrics import recall_score

# 載入模型和資料
pipeline = load_model()
data = pd.read_csv("./data/train.csv", encoding="utf-8", low_memory=False)

# 分割資料
X = data.drop("DEFAULT", axis=1)
y = data["DEFAULT"]

# 預測和計算召回率
y_pred = pipeline.predict(X)
recall = recall_score(y, y_pred)

print(f"全域性召回率：{recall}")

接下來，我們需要設定一個門檻值，以確保模型的召回率達到一定的水準。以下是設定門檻值的程式碼：

recall_threshold = 0.65
assert recall >= recall_threshold

如果模型的召回率低於門檻值，則會引發一個錯誤。

層化評估

除了全域性召回率評估外，我們還需要進行層化評估。層化評估是指根據特定的特徵（例如職業型別）對資料進行分層，並計算每一層的召回率。

以下是層化評估的程式碼：

# 定義層化特徵
strata_col_name = "OCCUPATION_TYPE"
stratas = data["OCCUPATION_TYPE"].unique().tolist()

# 分割資料
X_test, X_train, y_test, y_train = train_test_split(X, y, random_state=10)

# 初始化召回率列表
recall_scores = []

# 逐一計算每一層的召回率
for strata in stratas:
    X_test_stratified = X_test[X_test[strata_col_name] == strata]
    y_test_stratified = y_test[y_test.index.isin(X_test_stratified.index)]
    y_pred_stratified = pipeline.predict(X_test_stratified)
    
    # 計算召回率
    recall_for_single_strata = recall_score(y_test_stratified, y_pred_stratified)
    recall_scores.append(recall_for_single_strata)

最終，我們可以計算每一層的召回率，並根據需要進行視覺化和分析。

測試和視覺化

在進行測試和視覺化時，我們需要確保模型的效能和準確度。以下是測試和視覺化的程式碼：

# 測試模型
class TestMetrics:
    recall_threshold = 0.65
    
    def test_stratified_recall_score_should_be_above_specified_threshold(self):
        # 載入模型和資料
        pipeline = load_model()
        data = pd.read_csv("./data/train.csv", encoding="utf-8", low_memory=False)
        
        # 分割資料
        X = data.drop("DEFAULT", axis=1)
        y = data["DEFAULT"]
        
        # 預測和計算召回率
        y_pred = pipeline.predict(X)
        recall = recall_score(y, y_pred)
        
        # 設定門檻值
        assert recall >= self.recall_threshold

這個測試可以確保模型的召回率達到一定的水準，並提供有用的視覺化和分析結果。

分層度量測試的重要性

在機器學習模型的開發過程中，度量測試是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們評估模型的效能，發現潛在的問題，並對模型進行最佳化。在這個例子中，我們使用了分層度量測試（stratified metrics test）來評估模型的效能。

分層度量測試的原理

分層度量測試的原理是將資料分成不同的分層或群組，然後對每個分層計算度量指標。這樣可以幫助我們發現模型在不同分層中的效能差異。例如，在這個例子中，我們使用了「OCCUPATION_TYPE」欄位作為分層的維度，然後計算了每個分層的召回率（recall score）。

分層度量測試的優點

分層度量測試有以下優點：

  • 可以發現模型在不同分層中的效能差異
  • 可以幫助我們發現模型的偏差或錯誤
  • 可以用於道德偏差測試，檢查模型是否對某些群體不公平或錯誤

實作分層度量測試

在這個例子中，我們使用了 Python 來實作分層度量測試。首先，我們將資料分成不同的分層，然後計算每個分層的召回率。最後，我們將結果輸出，發現模型在某些分層中的召回率較低。

# 分層度量測試的實作
from sklearn.metrics import recall_score

# 定義分層的維度
strata = "OCCUPATION_TYPE"

# 定義召回率的閾值
recall_threshold = 0.7

# 初始化召回率列表
recall_scores = []

# 對每個分層計算召回率
for strata_value in df[strata].unique():
    # 篩選出當前分層的資料
    strata_df = df[df[strata] == strata_value]
    
    # 計算召回率
    recall_for_single_strata = recall_score(strata_df["target"], strata_df["prediction"], average="weighted")
    
    # 輸出結果
    print(f"{strata_value}: recall score: {recall_for_single_strata}")
    
    # 將結果新增到列表中
    recall_scores.append(recall_for_single_strata)

# 檢查是否所有分層的召回率都超過閾值
assert all(recall > recall_threshold for recall in recall_scores)

分層度量測試的應用

分層度量測試可以用於各種機器學習模型的評估，包括影像、文字和音訊等不同型別的資料。只要能夠將資料分成不同的分層，就可以使用分層度量測試來評估模型的效能。

自動化測試已成為確保軟體和機器學習模型品質的關鍵環節。深入剖析其核心價值，可以發現自動化測試不僅大幅降低開發成本和維護負擔，更提升了團隊效率和產品可靠性。尤其在機器學習領域，自動化測試的應用正從傳統軟體工程正規化拓展至模型評估、驗證和佈署等環節，展現出巨大的潛力。

然而，機器學習模型測試的複雜性與非確定性，對現有測試框架和工具提出了更高的要求。資料的多維度、模型行為的難以預測以及「良好」模型定義的模糊性，都增加了測試設計和執行的難度。為此，引入健康度函式（fitness function）以及分層度量測試等方法，有效地解決了這些挑戰，並為評估模型的公平性、API 延遲、模型大小等關鍵指標提供了可量化的標準。

展望未來，隨著機器學習技術的快速發展和應用場景的不斷拓展，自動化測試將扮演更重要的角色。預計未來3-5年，更智慧化、自動化的測試工具和平臺將會湧現，進一步降低測試門檻，並提升測試效率。同時，針對特定領域和模型型別的專用測試方法也將得到發展，例如針對大語言模型（LLM）的語言理解和生成能力測試。

玄貓認為，對於任何機器學習專案，都應將自動化測試納入核心開發流程。技術團隊應優先關注健康度函式的設計和分層度量測試的實施，才能有效提升模型品質和可靠性，並在快速變化的技術環境中保持競爭優勢。

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。