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
tsho
July 12, 2023
Programming
1
630
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
Developer Advocate / Community Managerなるには?
tsho
0
110
25/04/12 - Build with AI Hands-on Appendix
tsho
1
61
Other Decks in Programming
See All in Programming
Pull-Requestの内容を1クリックで動作確認可能にするワークフロー
natmark
2
490
Devoxx BE - Local Development in the AI Era
kdubois
0
120
私はどうやって技術力を上げたのか
yusukebe
43
18k
NetworkXとGNNで学ぶグラフデータ分析入門〜複雑な関係性を解き明かすPythonの力〜
mhrtech
3
1.2k
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
280
詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び/vibe-coding-in-unfamiliar-area
shibayu36
3
4.8k
(Extension DC 2025) Actor境界を越える技術
teamhimeh
1
250
SpecKitでどこまでできる? コストはどれくらい?
leveragestech
0
670
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
220
育てるアーキテクチャ:戦い抜くPythonマイクロサービスの設計と進化戦略
fujidomoe
1
170
高度なUI/UXこそHotwireで作ろう Kaigi on Rails 2025
naofumi
4
3.8k
Your Perfect Project Setup for Angular @BASTA! 2025 in Mainz
manfredsteyer
PRO
0
160
Featured
See All Featured
Fireside Chat
paigeccino
40
3.7k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.7k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
697
190k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
620
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.7k
Writing Fast Ruby
sferik
629
62k
Balancing Empowerment & Direction
lara
4
680
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.4k
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