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探索智能化测试技术

摘要:随着软件迭代模式的不断发展,测试环节的自动化程度也得到了有效的、持续的提升,智能化测试是结合AI算法和测试数据对测试多个环节进行针对性的优化。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】智能化测试技术探索》,作者: DevAI。 1. 发展阶段 测试是评估和验证输入是否能得到符合预期输出的过程。测试包含了软件测试和硬件测试。测试的早期萌芽是在20世纪50年代,主要是以调试为主,验证程序是否符合预期。1957年Charles Baker在《软件测试发展》中将测试和调试区分开来,提出了测试的概念,指出测试的目的不仅仅是验证还需要确认软件是否满足要求。1983年IEEE首次召开了软件测试的技术会议,并给出了软件测试的定义。IEEE定义的软件测试明确指出测试的目的是为了检验软件是否满足需求,它是一门需要经过设计、开发和维护等完整阶段的过程。随着软件研发模式从瀑布模式到敏捷模式再到DevOps(其各环节流程如图1所示),DevOps注重Dev、Ops和QA(Tester)之间的协同合作,因此为了达到产品质量的持续改进,对测试环节流程自动化与持续进行都提出了更高的要求。 图1. DevOps流...

KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研

摘要:AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。 本文分享自华为云社区《KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研》,作者:KubeEdge SIG AI (成员:张扬,张子阳)。 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务,尤其是在图像、视频、语音、推荐系统等方面带来了突破性成果。AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。KubeEdge SIG AI成员张扬和张子阳博士就AI Benchmark的困难与挑战,以及新兴的边缘计算领域的分布式协同AI Benchmark发展现状进行了分析总结。 AI Benchmark困难与挑战 深度学习技术可以利用有限的数据逼近高维函数。但我们仍未掌握模型参数、系统配置对机器学习、深度学习算法的学习动态的影响。目前AI Benchmark领域的困难与挑战总结如下: 1.学习动态难解释:深度学习技术一定程度上是一个高维非凸优化问题,细微的变化会导致不同的优化路径,严重依赖参数调整的经验。 2.成本高昂:在我们开启一次训练之后,我们必须完整的跑完整个训练过程。完整训练一次GPT-3模型的...

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