testing-ml 是学习教育领域的开源项目，由 GokuMohandas 开发，2022 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 95。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-20。免费使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：ML团队内部培训，提升代码质量意识。同类可对比的替代方案包括 great-expectations、deeplake、evidently。
testing-ml
学会给 ML 系统写测试，让模型上线更稳
testing-ml 是一个面向机器学习工程师的实践指南，旨在通过测试代码、数据和模型来构建可靠的 ML 系统。项目以 Jupyter Notebook 形式呈现，内容覆盖单元测试、数据验证、模型评估等关键环节，帮助开发者将软件工程中的测试理念引入 ML 工作流。它解决的核心问题是 ML 系统因数据漂移、模型退化或代码缺陷导致的不可靠性，通过可复现的示例和代码片段，教会用户如何为数据管道、特征工程和模型推理编写测试，从而在开发早期发现并修复问题。项目处于早期阶段，星标数不高，但内容结构清晰，适合作为团队内部培训或个人自学的入门材料。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 95
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队GokuMohandas
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，免费使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型great-expectations,machine-learning,mlops,pytest,testing
GitHub 星标★ 95
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-08-01 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数9
使用教程
核心亮点
- 以 Jupyter Notebook 形式提供可交互的测试示例，上手门槛低
- 覆盖代码、数据、模型三层测试，体系完整
- 强调可复现性，每个示例都有明确代码和输出
不足之处
- 项目处于早期，内容覆盖度有限，可能缺少高级测试技巧
- 文档/社区待观察
适用场景
- ML 团队内部培训，提升代码质量意识
- 个人学习如何为数据管道和模型添加测试
- 作为 CI/CD 中 ML 测试环节的参考模板
替代项目
great-expectations、deeplake、evidently
项目介绍
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