1、引言

　　在上一篇中，我们聊到了《AI测试技能卷起来！目标检测算法测试流程与方法总结》，反响还不错。但是，也有测试同学给我留言：“能不能讲一讲模型工程的测试流程和方法”。这当然没问题了， 因为在整个工程中，算法模型只是其中的一个环节，我们模型测试完成后，需要部署到系统中，这样才能让模型真正的应用于业务中。 

　　为了更好的让你们理解模型在系统中的流程，我以我的工作为例(当然，处于职业操守，部分内容进行脱敏)，以流程图的形式给大家展示。

　　通过上图，大家可以了解到模型的整体架构。

　　这里说两点：

　　1）数据流：即数据解析，保证数据的质量；

　　2）特征库：即数据处理，提取数据特征进行模型训练。

　　说到架构，其实模型服务工程的测试和传统测试也有很多相似之处，如：单元测试、集成测试、系统测试、A/B测试等，当然，差异的也有，否则，就没必要说模型工程服务测试了。 

　　至于差异点有哪些，别着急，我们进入今天的这篇《模型服务工程测试》。在这里，你会学习到：

　　·模型工程服务测试涉及到的测试流程与方法；

　　·模型工程服务测试与传统测试的异同点；

　　2、单元测试

　　关于白盒测试，针对大部分的测试同学来说，多多少少都有了解。

　　为了让不太了解的测试同学也加深印象，我也唠叨一句：白色测试也叫结构测试或逻辑驱动测试，通过审核代码逻辑设计，按照代码流程测试内部结构，确保代码中的每个分支都能按照预期工作，并返回正确结果。

　　在这里(单元测试)，模型工程服务测试与传统软件测试基本相同，也需要对代码的内容结构进行测试，主要包含测试点如下：

　　1）项目规范检查：在项目中，项目规范检查范围包含：项目架构设计、数据库设计、接口设计、开发规范(代码缩进、注释、变量命名规范、请求方式等)，测试同学需要按照技术规范，验证项目(项目代码、接口文档、数据库设计等)是否符合规范。 

　　2）静态代码检查：根据业务需求、架构设计等对代码进行检查，提前发现一些隐藏的BUG，如配置错误、设计缺陷、无用代码及分支等。

　　3）代码逻辑覆盖检查：在代码检查时要覆盖到每个分支节点，确保代码分支没有风险。

　　4）算法高效性分析：由于模型工程服务涉及到大量的数学计算，对性能的要求比传统软件的要求更高，所以，对模型工程来说，需要关注每个算法的高效性，如：缓存、循环优化等。

　　5）服务异常处理：对每个节点能触发到的异常进行相应处理，如：断言，抛出异常，返回错误信息，日志记录等，这也就对代码的理解能力要求的更高。

　　3、集成测试

　　集成测试，在软件测试中必不可少的一个环节，这说的集成测试，更趋近于灰盒测试，而并非有些企业所说的 “集成测试”，因为有些企业把联调测试也称呼为集成测试。

　　所以，在这里，我也要强调一下。

　　关于联调测试，是在系统测试之后，进行的是整个系统的测试，因为一些大企业一个系统会涉及到多个测试项目组，所以，在部署UAT/灰度环境前，需要进行联调测试，保证整个系统的流是通的，尤其是开发一个新业务，涉及到整个业务系统。

　　言归正传， 在集成测试阶段，模型工程服务测试与传统测试基本相同，但是，也有一些差异，具体如下：

　　· 接口工程测试：使用接口测试工具，不限于postman、Apifox、SoapUI等，或编写接口测试脚本进行测试，验证实际请求结果与预期是否符合。

　　· 接口diff测试：在不同版本或环境下，对比相同接口的返回结果，换句话说，接口diff测试也是对功能接口测试的补充。

　　· 数据校验：在数据校验环境，模型工程服务测试与传统测试就有区别了，上面我对数据流和特征库进行了解析，这也是模型工程服务测试中数据校验的重点，这也是既要保证他们之间的调用的正确性和稳定性，同时也要保证数据的质与量。

　　4、系统测试

　　系统测试，也就是俗称的业务测试、功能测试，即：黑盒测试。这个环节不再需要过多的关注代码逻辑，而更侧重于业务功能的实现，性能和稳定性的表现等方面。

　　1）业务功能实现：业务的实现对需求最终表现。在传统测试中，主要体现在用户界面的操作过程，而模型工程服务中，主要模型对外输出结果，如：目标检测模型，主要是对图片/视频中目标人物/物体的识别准确率的体现。

　　2）性能表现：说到性能，传统测试考察的维度如：响应时间、并发用户数、吞吐量、吞吐率、资源占用等情况(如果对传统性能测试不太了解，在51Testing中有专门的性能测试学习课堂哦)，但是，模型工程服务测试中，由于涉及到特征计算、特征入模等过程，所以整个流程相对来说就稍长一些，而且涉及到的时间也不相同(差异也较大)。如：我企的目标检测模型：模型对图片的识别只需要0.3s~0.5s，但是识别后上传到系统(存储到数据库)，时间大约要1s~1.5s中。

　　3）稳定性表现：稳定性测试在大企业中都要且必要的一个测试环节，尤其是新上线一个服务，必须要进行稳定性测试，常见如：蓝绿部署、滚动发布等。这在模型工程服务中依然适用。

　　·蓝绿部署：新上线一个服务后，不对旧版本服务进行操作，而是在另一个相同环境进行部署，然后启动新版本服务后，先切流量，待稳定后再停掉旧版本服务。

　　· 滚动发布：先在额外一台机器上部署新版本服务，然后停掉一台老版本服务，并在该机器上部署新版本服务，以此类推，直达所有机器上全都部署了新版本。

　　5、A/B测试

　　关于A/B测试，我想，不管是测试同学，还是开发同学，多多少少都有些了解。

　　可能有些企的业务局限性，导致有些测试同学没有参与过或者很少参与过A/B测试。

　　为了能让大家对A/B测试有一些了解，以及我们模型工程在A/B测试中应用。

　　A/B测试（A/B Testing），又称为分割测试或对比测试，是一种统计学上的假设检验方法，用于在两个或多个版本之间比较哪个版本更优秀，以达到优化网站、应用、电子邮件或其他数字产品的目的。通过同时向不同的用户群组展示略有不同的版本（A版本和B版本），并收集和分析这些用户的行为数据（如点击率、转化率、停留时间等），来确定哪个版本更能吸引用户、提高用户体验或增加业务目标（如销售额、注册量等）的完成率。

　　为了更好的便于理解，我这里画一个流程图：

　　结合上面这个图，是不是就更好理解A/B测试的流程了。

　　那么，上面的A/B测试，是否能应用于模型工程服务测试呢？

　　答案当然是可以的。

　　因为模型训练完成后，需要嵌入到系统中才能应用。

　　所以，如果以系统为载体，A/B测试流程与传统测试是差不多的。

　　但是， 也有差异点，如：由于模型在部署后，随着时间的推移，其性能是逐渐衰减的。

　　为了保证模型服务的稳定性，就需要进行频繁的版本迭代(这里的版本迭代非业务需求变更和版本缺陷导致)。而此时，A/B测试的必要性就体现出来了。 

　　若当前服务使用的是A模型，当根据需求要进行版本迭代，此时模型B会在离线环境训练，然后部署到线上环境，进行A/B测试。

　　这里说一下： 在模型B部署到生产环境后，都会进行逐步引流，如：

　　北京市场→华北市场→全国市场；

　　当然，至于企业是否需要进行A/B测试，还需要根据实际情况来进行。

　　只有选择最适合企业的方式，才是最有效的方式。

　　6、总结

　　在这篇，我详细介绍了模型服务工程测试流程的方法，并探讨了其与传统测试的差异。

　　模型服务工程测试包含的测试环节，如：单元测试、集成测试、系统测试和A/B测试。

　　而与传统测试相比，模型工程服务测试流程在以下几个方面有所不同：

　　1）数据依赖性： 更加依赖数据和数据处理过程，测试过程中需要大量模拟和真实数据。

　　2）算法验证： 需要验证和比较不同算法、模型的效果和性能。

　　3）动态调整： 更加注重动态测试和持续改进，例如通过A/B测试等在线评估方法进行优化。

　　最后，再唠叨一句：

　　随之AI的深入各个领域，作为一名测试技人，不仅需要具备传统测试技能， 对模型测试也需要具备一定的能力，这也是当前对测试人的挑战。

　　只要不断的学习，我相信，每个人都会掌握模型测试的技能。

作者：Carl_奕然    

来源：http://www.51testing.com/?action-viewnews-itemid-7802158