机器学习平台测试实践：覆盖数据处理到安全细节

在2020年的全球软件质量与效能大会上，ThoughtWorks数据智能团队的QA专家李春辉分享了关于机器学习平台的测试实践。机器学习平台作为一款集成了数据集管理、特征工程、模型训练、评估和预测等全流程服务的开发和部署平台，其目标是为数据科学家提供一站式服务，减少他们进行工程化开发的工作负担，提升工作效率。 平台的核心概念包括用户旅程，从接收任务开始，通过分析和定义问题，处理线上线下结构化和非结构化数据，对数据进行清洗、存储、构造数据集并进行特征分析与处理，直至生成训练集和测试集，进行模型训练和配置参数。此外，平台还提供了数据集、Pipeline、实验室、日志管理和调度等功能，以及如Jupyter Notebook这样的交互式工作环境。 在系统架构上，机器学习平台由计算引擎、资源环境、算法层和可视化层构成。这些组件共同支持平台的高效运行和数据科学家的实践需求。 测试实践方面，李春辉强调了五个关键原则：全面覆盖数据集、Pipeline和模型实验的功能性；关注性能，包括数据集操作、Pipeline运行和模型训练的性能；确保业务逻辑、数据和代码的安全性，借助FortifyScan、OWASPZAP等工具进行评估；考虑平台的兼容性，涵盖不同浏览器和分辨率；以及早期频繁的测试，以预防缺陷并及时反馈，提升产品质量。 测试内容具体包括但不限于： 1. 数据集功能：全面测试数据集的读写查性能，确保数据操作的稳定性和效率。 2. Pipeline功能：验证整个工作流程的顺畅执行，包括运行性能和任务调度。 3. 模型实验功能：测试模型训练和预测的能力，以及参数调整的灵活性。 4. 安全性：检查业务逻辑、数据保护和代码安全，防止潜在漏洞。 5. 兼容性：确保平台在各种环境下的兼容性，提供一致的用户体验。 6. 性能和功能性：除了性能测试外，还要关注功能的完整性，避免遗漏任何重要环节。 机器学习平台的测试实践不仅要检测当前的结果，更要预防缺陷，通过持续和深入的测试，提升平台的整体质量和用户体验。这是一份既实用又细致的指南，对于理解和优化机器学习平台的测试策略具有重要意义。