Как Вам следует тестировать свой проект по машинному Обучению? Руководство для начинающих
• Тестирование - важный компонент разработки программного обеспечения, но часто игнорируется в проектах машинного обучения. • Цель руководства - познакомить с основами тестирования различных частей конвейера машинного обучения. • Рассматривается тонкая настройка BERT для классификации текста в наборе данных IMDb с использованием стандартных библиотек, таких как pytest и pytest-cov. • Обсуждается разделение кода на src (основные файлы) и тесты (скрипты на Python). • Вводятся понятия Pytest и pytest-cov для тестирования кода. • Рассматриваются различные уровни детализации тестирования: функция, скрипт и проект целиком. • Обсуждаются тесты для проверки функций, таких как cleantext и tokenizetext. • Рассматривается тестирование всего сценария целиком с использованием приспособлений (фикстур) для управления зависимостями тестов и внедрения повторно используемого кода. • Обсуждается использование pytest-cov для измерения охвата тестированием с помощью отчетов о тестовом покрытии.
