В статье описывается процесс создания QA фреймворка для тестирования моделей машинного обучения, который был разработан автором на основе предыдущего опыта работы с агентом для проверки технических заданий. Новый фреймворк способен автоматически собирать контракты моделей и определять, какие проверки необходимо провести, а также классифицировать результаты тестирования на PASS, FAIL, WARN или SKIP.
Автор отмечает, что, несмотря на отсутствие формального образования в области Data Science, ей удалось реализовать идею, которая изначально планировалась как несколько экспериментов. Вместо этого получился полноценный инструмент, который может значительно упростить процесс тестирования и повысить его эффективность.
Создание такого QA фреймворка является важным шагом в автоматизации тестирования машинного обучения, что может способствовать более быстрому и качественному развертыванию моделей в производственной среде. Это также может привлечь внимание к необходимости разработки стандартов и инструментов для тестирования в области ML.