今天我们一起来看一下，人工智能系统究竟应该用什么样的流程和方法去进行测试呢？
首先我们一起来看一下，一个企业的人工智能产品部署和发布的一个流程，首先企业会从历史数据库中，利用数据去训练出一个初始的模型，这个初始的模型首先会进行一个offline testing，也就是说一个离线的测试。离线的测试就是针对现阶段训练出来的模型进行一些功能、性能方面的测试。
离线测试通过之后，就会把这个模型部署到线上的一个具体业务当中去。部署到线上之后，我们的数据也会进行实时的更新，随着用户访问这个人工智能系统越来越多之后，数据也会随着业务开展变得越来越多。这时候，在线上进行业务的同时，我们会对这个人工智能系统模型进行一个线上的测试，也就是online testing。
线上的测试和线下的测试有什么主要的区别呢？第一个是线上测试会接触到更多的新的一些数据，有些数据可能是一些非法的，有的可能是造成一定影响的，都是有可能发生的，这个对于线下的测试来说一般是很难做到的。
第二点，线上的测试除了线下测试需要考虑的模型的一些参数之外，还可能会考虑到一些性能方面的问题。比如说用户的响应时间等。
在进行线上测试之后，我们会收集到一些新的线上用户的一些数据，这些数据一般来说都会更新到原来的数据库当中去。这样就形成了一个循环迭代的过程。也就是说，不断的用这个数据库去训练这个模型，再从新的数据中去更新这个模型，去不断地进行线下和线上的测试这样一个过程。
从这个过程中我们也可以看到，整个人工智能测试是一个循环迭代更新的一个过程，对于数据的更新也是非常重要的一环。
测试的步骤具体来说到底是怎么做的呢？我们经过大量的时间和研究总结出来了人工智能测试的生命周期。基本上它也是一个循环迭代的一个过程，需要经历测试需求的分析、测试环境的准备、数据的准备与验证、测试的执行预分析以及上线后的监控这样一个过程。
接下来的文章我们会把每一个板块展开，进行更为详细的介绍，欢迎大家继续关注。
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