恭喜！模型已準備好部署至實際工作環境機器學習管線。這一節會說明機器學習管線的測試規範。不過，本節「不會」示範這些指南，因為在沙箱環境中無法使用這類示範。
你可以瞭解：
- 為發布與正式版撰寫合適的測試。
- 使用測試來偵測機器學習管線中的失敗模式。
- 評估實際工作環境中的模型品質。
什麼是機器學習管線？
如一個圖所示，機器學習管線包含多個元件。我們稍後會介紹這些元件。目前請注意，「模型」(黑色方塊) 是生產環境機器學習必要管道基礎架構的一小部分。
機器學習管線中的測試角色
在軟體開發中，理想的工作流程會遵循以測試為準的開發作業 (TDD)。不過，在機器學習中，從測試著手並不簡單。測試內容取決於資料、模型和問題。舉例來說，在訓練模型之前，您可以撰寫測試來驗證損失。您將會找出模型開發期間可達成的損失，然後測試新的模型版本與可達成的損失。
您需要測試以下項目：
- 正在驗證輸入資料。
- 驗證特徵工程。
- 正在驗證新模型版本的品質。
- 正在驗證供應基礎架構。
- 測試管道元件之間的整合。