deepchecks - 用于持续验证 ML 模型和数据的测试

Deepchecks 项目介绍

项目概述

Deepchecks 是一个开源的全面解决方案，致力于满足人工智能和机器学习领域中的验证需求。无论是在研究阶段还是生产环境中，它都能够帮助用户全面测试数据和模型。

功能组件

Deepchecks 包含以下核心组件：

Deepchecks 测试：支持为表格数据、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）验证运行内置或用户自定义的检查和套件。
CI & 测试管理：便利用户协作分析测试结果，高效改进模型，直至生产就绪，并可以进行部署。
Deepchecks 监控：帮助用户追踪和验证在生产环境中部署的模型行为。

快速入门

安装

通过 pip 安装 Deepchecks 及其子模块，例如 NLP 和计算机视觉模块。
通过 conda 安装需要使用 conda-forge 频道。

使用简介

用户可以快速开始使用 Deepchecks 的文档指导下的教学，例如表格数据的快速入门、NLP 快速入门和视觉数据快速入门。通过这些引导，用户可以学会如何创建数据集对象并运行相关的检查或套件，从而得到数据或模型的详细报告。

Deepchecks 工作原理

Deepchecks 提供各种内置的检查功能，涵盖了各类数据和模型相关问题，例如模型性能检查、数据分布检测等。同时，用户可以根据自身需要进行自定义和扩展。不论是在研究阶段还是在生产环境中，这些检查都能帮助用户做出明智的决策。

开源与商业版本

Deepchecks 的项目包括 deepchecks/deepchecks 和 deepchecks/monitoring，这些都是在 AGPL 3.0 许可下发布的开源项目。部分组件例如 Deepchecks 监控中的商业版本，则需要商业许可，用户可以通过观看演示视频或查看价格页面了解更多信息。

社区及贡献

Deepchecks 是一个开源社区，鼓励贡献并进行透明开发。社区欢迎各种形式的贡献，无论是修复错误、提出新功能、改进文档或进行传播。此外，用户还可以通过加入 Slack 社区与维护者及其他用户进行交流与反馈。

贡献者

Deepchecks 的成功离不开众多贡献者的支持，他们在代码、文档、设计和其他方面共同推动了这个项目的进步。项目遵循 all-contributors 规范，欢迎各类贡献。

总的来说，Deepchecks 提供了一个完整的框架和工具集，帮助开发者和数据科学家确保他们的人工智能和机器学习模型在各个阶段中持续有效且可靠地运行。