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DeepTest – Automatisierte Qualitätskontrolle für Machine Learning

Analysieren, testen und verbesseren Sie ihre ML-Modelle –
alles in einer flexiblen Plattform.

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Was ist Deeptest?

DeepTest ist eine modulare Plattform zur automatisierten Qualitätssicherung von Machine-Learning-Projekten.
Sie vereint Analyse-, Test- und Automatisierungsfunktionen für Datensätze, Modelle und Quellcode in einer skalierbaren Pipeline-Infrastruktur.

Was sind die Vorteile?

  • Höhere Qualität und Robustheit von ML-Systemen

  • Frühzeitige Erkennung von Daten- und Modellfehlern

  • Vollautomatisierte Tests in CI/CD-Workflows

  • Erweiterbar durch eigene Prüf-Module

Umfassende Analysen

  • Datensatz-Checks:
    Formatvalidierung, Statistiken, Balance-Analyse, Spaltenmetriken
  • Modell-Checks:
    Struktur-Visualisierung, Overfitting-Analyse, Prediction Speed, Neuronenabdeckung, Robustheits-Tests
  • Quellcode-Checks:
    Linting, LOC & Abhängigkeiten aus der AST-Struktur     

Qualitätsmetriken & Regressionstests

  • Modellvergleich:
    Automatischer Vergleich verschiedener Modellversionen
  • Trend-Visualisierung:
    Darstellung von Metriken wie Overfitting, Fehlerquoten und Regression Rate
  • Regressionserkennung:
    Frühzeitiges Erkennen von Leistungsabfällen zwischen Versionen

Test-Generierung

  • Notebook-Testfället:
    Automatische Testfälle für Jupyter Notebooks (LLM-basiert)
  • Modell-Testdatengenerierung:
    Metamorphe Mutationen zur Erzeugung neuer Testdaten (DeepHunter-Ansatz)

Unit Testing & Custom Jobs

  • Unit Tests:
    Ausführung eigener Tests für Quellcode mit automatischem Pipeline-Stopp bei Fehlern
  • Custom Jobs:
    Integration individueller Prüf-Jobs je nach Kundenbedarf

Modell-Versionierung & GitHub Actions

  • Versionierung:
    Verwaltung von Modellen und Datensätzen über S3 oder GitHub
  • CI/CD-Integration:
    Direkte Ausführung von DeepTest-Pipelines in GitHub Actions

Seien Sie von Anfang an dabei.

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