Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Unit testしてますか?
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
tsho
July 12, 2023
Programming
1
650
Unit testしてますか?
2023/7/12 MLOps 勉強会 LT 発表
tsho
July 12, 2023
Tweet
Share
More Decks by tsho
See All by tsho
Scale SciPy with jax.shard_map - jax.shard_mapで SciPy をスケール
tsho
0
68
Developer Advocate / Community Managerなるには?
tsho
0
660
25/04/12 - Build with AI Hands-on Appendix
tsho
1
68
Other Decks in Programming
See All in Programming
MDN Web Docs に日本語翻訳でコントリビュート
ohmori_yusuke
0
620
AI Agent Dojo #4: watsonx Orchestrate ADK体験
oniak3ibm
PRO
0
140
TerraformとStrands AgentsでAmazon Bedrock AgentCoreのSSO認証付きエージェントを量産しよう!
neruneruo
4
2.6k
AI Schema Enrichment for your Oracle AI Database
thatjeffsmith
0
170
AIエージェント、”どう作るか”で差は出るか? / AI Agents: Does the "How" Make a Difference?
rkaga
4
1.9k
AIフル活用時代だからこそ学んでおきたい働き方の心得
shinoyu
0
120
Oxlintはいいぞ
yug1224
5
1.1k
ゆくKotlin くるRust
exoego
1
220
カスタマーサクセス業務を変革したヘルススコアの実現と学び
_hummer0724
0
430
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
kamina_zzz
0
390
Fragmented Architectures
denyspoltorak
0
140
Honoを使ったリモートMCPサーバでAIツールとの連携を加速させる!
tosuri13
1
170
Featured
See All Featured
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
162
24k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.3k
How to make the Groovebox
asonas
2
1.9k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.5k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
2
200
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
300
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
0
56
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
200
Transcript
Unit testしてますか?
自己紹介 名前:tsho (Sho Tanaka) 都内の IT 会社で日本や APAC を中心に ML
のコンサル タントやソリューションを提供。MLOps 勉強会の運営の1 人。 本発表は所属する組織とは関係なく、 個人の見解と調べたことを発表いたします。
話すこと & 対象 初心者 中級者 上級者 データサイエンティスト ◯ ◯ ✕
MLエンジニア/ ソフトウェアエンジニア ◯ △ ✕ エンジニア中級者などは退屈かもしれません。 最近 Python で unittest 書き始めた人の簡単な紹介 (Rspec で test 書い たことあるマン) 最新の話とかではない古くからある話をします。
なんでこの話をするのか? テストの話が本勉強会で少ないな 懇親会とかで話していてテストの話を知らない人が意外といるかな と思ったから
ML Systemsにおけるテスト Figure 1. Elements for ML systems. Adapted from
Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems. https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
テストのおおまかな種類 継続的にモデルを作り、デプロイしてビジネスに使うためにもテストは必要 大まかなテストの種類 - 単体テスト(Unit test) - 結合テスト(統合テスト) - E2Eテスト
*テストの分け方は人や定義によって多少ことなることが多いです。今回は分け方の議論はしないのでここでこれ以上の話はい たしません
単体テスト(Unit Test) クラスや関数などのプログラムの単位ごとにテストのこと ML systemでいうと - 前処理 - モデリング -
予測 など 上記部分で機能テストをすることに該当します。 テストの種類と技法 - Qiita
Python における Unit Test 標準 library に unittest が入っている -
Pytest など 3rd party の library もありますがここでは触れません。 • Test 用の Python ファイルを作る • Test の関数は ‘test_’ で始める 参考 https://docs.python.org/ja/3/library/unittest.html
〜 〜 実際の例(githubのコードより) 参考 https://github.com/google/gps_building_blocks/blob/master/py/gps_building_blocks/ml/preprocessing/vif_test.py
数ヶ月実施してみて 世間で言われているとおり導入コストは高い ただ、コードが増えていくにつれ、Unite testがあるときにありがたみを感じる(ないとつ らい....)。 テストするためにコードをまとめる癖がつくので可読性もあがる(気がしている)。
補足 同じデータでも必ずしもアウトプットが一致する場合でないケースがあります。 例:モデルの byte データが変わる etc. そういった場合は、mock などを使って、該当の関数、method が呼び出されたか確認 することもできます。
もちろんアウトプットの確認よりゆるいテストになるので、アウトプットの確認ができるなら されたほうがよいと思います。
さいごに MLに限らず、大規模なプロダクトや改善が多いプロダクトで品質を保証するためにUnit testは重要です。 しかし、実装コストは高いのですべての人に薦めるやり方ではありません。 もし興味があれば、すでにつかっているライブラリの単体テストに使えるメソッドなどを確 認して使うのをおすすめします(例、pandas や numpy などの assert
など)。
参考 第21回 MLOps 勉強会 普通のプロダクトのテストと機械学習を含んだプロダクトのテス トの違い Python pandas テストの書き方についてメモ -
c-bata web