Tests de démarrage rapide pour Intelligence prédictive
Validez que Intelligence prédictive fonctionne toujours après avoir apporté un changement de configuration telle que l'application d'une mise à niveau ou le développement d'une application. Copiez et personnalisez ces tests de démarrage rapide à effectuer lorsque vous utilisez des données spécifiques à votre instance.
Les tests de démarrage rapide pour Intelligence prédictive nécessitent l'activation du module d'extension Intelligence prédictive [com.glide.platform_ml]. Afin d'exécuter des tests de mise à niveau critiques sur les solutions d'apprentissage machine existantes, vous devez créer un profil d'autorisation de base nommé ml_atf dans la table Configurations des authentifications de base (sys_auth_profile_basic.list). Pour exécuter les tests avec succès, l'utilisateur attaché au profil d'autorisation ml_atf doit avoir le rôle ml_admin.
| Test | Description | Version |
|---|---|---|
| PI : la présence d'artifacts du modèle ML a persisté dans Glide | Vérifiez que tous les artifacts du modèle ML formé sont conservés dans Glide (table sys_attachments) après l'entraînement du modèle / le clonage d'instance de sorte que les appels de prédiction ML réussissent. | New York |
| PI : configuration valide de l'utilisateur ML (sharedservice.worker) dans Glide | Validez si l'utilisateur ML dans Glide (sharedservice.worker) est actif et non déconnecté afin que l'entraînement du modèle soit réussi. | New York |
| PI : test de mise à niveau Glide pour la solution de classification | Validez le fait que la prédiction du modèle de classification sur les modèles actifs existants produit les mêmes résultats d'appartenance aux classes et de valeur de fiabilité après une mise à niveau de Glide. | New York |
| PI : test de mise à niveau Glide pour la solution de similarité | Validez le fait que l'API de prédiction du modèle de similarité fait appel à des modèles actifs après une mise à niveau de Glide. | New York |