Before deploying a machine learning model in the wild, it can be important to ensure that it properly integrates with the infrastructure built around it. After evaluating the model in isolation (equivalent to unit testing), trying various probable use cases can allow you to detect issues in the pipeline you developed to put your model in production.
These integration tests can be conducted by you, a member of your team or even by the organization of a private beta release
ก่อนที่จะปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบทั่วไป สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลดังกล่าวผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นโดยรอบอย่างเหมาะสม หลังจากประเมินแบบจำลองแบบแยกส่วน (เทียบเท่ากับการทดสอบหน่วย) การลองใช้กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ต่างๆ สามารถช่วยให้คุณตรวจพบปัญหาในไปป์ไลน์ที่คุณพัฒนาเพื่อนำแบบจำลองของคุณไปใช้จริง การทดสอบบูรณาการเหล่านี้สามารถทำได้โดยคุณ สมาชิกในทีมของคุณ หรือแม้แต่โดยองค์กรของรุ่นเบต้าส่วนตัว
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence