Wie nutzen Maschinenlernprojekte kontinuierliche Integrationspraktiken? Eine empirische Studie zu GitHub Actions

핵심 개념

Maschinenlernprojekte erfordern in der Regel längere Buildzeiten und weisen bei mittlerer Projektgröße eine geringere Testabdeckung auf als Nicht-Maschinenlernprojekte. Darüber hinaus zeigen kleine und mittlere Maschinenlernprojekte häufiger steigende Trends bei den Buildzeiten im Vergleich zu Nicht-Maschinenlernprojekten.

초록

Die Studie untersucht den Einsatz von kontinuierlicher Integration (CI) in 185 Open-Source-Projekten auf GitHub, davon 93 Maschinenlernprojekte und 92 Nicht-Maschinenlernprojekte. Die Ergebnisse zeigen, dass Maschinenlernprojekte in der Regel längere Buildzeiten erfordern als Nicht-Maschinenlernprojekte, insbesondere bei kleinen und mittleren Projekten. Außerdem weisen mittlere Maschinenlernprojekte eine geringere Testabdeckung auf als vergleichbare Nicht-Maschinenlernprojekte.
Bei der Analyse der Trends über die Zeit zeigt sich, dass kleine und mittlere Maschinenlernprojekte häufiger steigende Buildzeiten aufweisen als Nicht-Maschinenlernprojekte. Beide Projekttypen zeigen jedoch insgesamt eine Tendenz zur Beibehaltung der Testabdeckung.
Die qualitative Analyse der Diskussionen zu CI in den Projekten zeigt, dass sowohl Maschinenlernprojekte als auch Nicht-Maschinenlernprojekte ähnliche Themen wie CI-Buildausführung und -status, CI-Infrastruktur, CI-Pipeline-Konfiguration und CI-Tests/Codequalität diskutieren. Allerdings finden sich in Maschinenlernprojekten deutlich mehr CI-bezogene Themen (73) als in Nicht-Maschinenlernprojekten (23). Ein auffälliger Unterschied ist die höhere Prävalenz des Themas "Zusammenhang von Fehlern" in Diskussionen zu Maschinenlernprojekten, was auf mögliche Probleme mit Falschpositivmeldungen in deren CI-Systemen hindeutet.

통계

Kleine Maschinenlernprojekte haben eine mediane Buildzeit von 10,3 Minuten, während kleine Nicht-Maschinenlernprojekte nur 0,813 Minuten benötigen.
Mittlere Maschinenlernprojekte haben eine mediane Buildzeit von 13 Minuten, während mittlere Nicht-Maschinenlernprojekte 5,54 Minuten benötigen.
Die Testabdeckung beträgt bei mittleren Maschinenlernprojekten 83%, bei mittleren Nicht-Maschinenlernprojekten hingegen 94%.

인용구

"Ich möchte nicht, dass Pull Requests fehlschlagende Tests haben, weil ein schlechter Zufallssamen, der nichts mit dem PR selbst zu tun hat. Das fühlt sich wie eine schlechte Erfahrung für den Mitwirkenden an."
"Ich denke nicht, dass unser CI alle solche Fehler fangen wird."

핵심 통찰 요약

How do Machine Learning Projects use Continuous Integration Practices? An Empirical Study on GitHub Actions

by João... 게시일 arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09547.pdf

더 깊은 질문

Wie können die Buildzeiten in Maschinenlernprojekten optimiert werden, ohne die Testabdeckung zu beeinträchtigen?

Um die Buildzeiten in Maschinenlernprojekten zu optimieren, ohne die Testabdeckung zu beeinträchtigen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Parallelisierung von Prozessen: Durch die Parallelisierung von Prozessen können verschiedene Teile des Buildprozesses gleichzeitig ausgeführt werden, was die Gesamtdauer des Builds verkürzen kann. Dies kann insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle in ML-Projekten hilfreich sein.

Caching von Zwischenergebnissen: Durch das Zwischenspeichern von bereits berechneten Ergebnissen oder Modellen können wiederholte Berechnungen vermieden werden, was die Buildzeiten verkürzen kann. Dies ist besonders nützlich, wenn bestimmte Schritte im Buildprozess häufig wiederholt werden.

Optimierung der Testabdeckung: Statt die Testabdeckung zu reduzieren, um die Buildzeiten zu verkürzen, kann eine Optimierung der Testfälle erfolgen. Dies beinhaltet die Identifizierung und Priorisierung der wichtigsten Testfälle, um sicherzustellen, dass die kritischen Teile des Codes abgedeckt sind, ohne die Gesamtabdeckung zu beeinträchtigen.

Effiziente Ressourcennutzung: Die effiziente Nutzung von Ressourcen wie Speicher und Rechenleistung kann dazu beitragen, die Buildzeiten zu optimieren. Dies kann durch die Verwendung von leistungsstarker Hardware oder Cloud-Ressourcen erreicht werden, um den Buildprozess zu beschleunigen.

Durch die Implementierung dieser Ansätze können die Buildzeiten in Maschinenlernprojekten optimiert werden, ohne die Testabdeckung zu beeinträchtigen.

Welche Ansätze gibt es, um die Zuverlässigkeit von CI-Systemen in Maschinenlernprojekten zu verbessern und Falschpositivmeldungen zu reduzieren?

Um die Zuverlässigkeit von CI-Systemen in Maschinenlernprojekten zu verbessern und Falschpositivmeldungen zu reduzieren, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Einführung von Regressionstests: Durch die Implementierung von Regressionstests können frühere Fehler erkannt und behoben werden, bevor sie zu Falschpositivmeldungen im CI-System führen. Diese Tests überprüfen, ob bereits behobene Probleme erneut auftreten.

Automatisierung von Code Reviews: Die Automatisierung von Code Reviews kann dazu beitragen, potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu Buildfehlern führen. Dies kann die Qualität des Codes verbessern und Falschpositivmeldungen reduzieren.

Überwachung und Analyse von Buildergebnissen: Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse der Buildergebnisse können Muster von Fehlern oder Falschpositivmeldungen identifiziert werden. Dies ermöglicht es, gezielt an der Verbesserung der Zuverlässigkeit des CI-Systems zu arbeiten.

Schulung und Sensibilisierung der Entwickler: Eine Schulung der Entwickler über bewährte Praktiken im Umgang mit CI-Systemen und die Bedeutung der Vermeidung von Falschpositivmeldungen kann dazu beitragen, die Zuverlässigkeit des Systems zu verbessern.

Durch die Implementierung dieser Ansätze können Maschinenlernprojekte die Zuverlässigkeit ihrer CI-Systeme steigern und Falschpositivmeldungen reduzieren.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Testabdeckung in Maschinenlernprojekten zu erhöhen, ohne den Entwicklungsprozess zu belasten?

Um die Testabdeckung in Maschinenlernprojekten zu erhöhen, ohne den Entwicklungsprozess zu belasten, können folgende Möglichkeiten in Betracht gezogen werden:

Priorisierung von Testfällen: Durch die Priorisierung von Testfällen basierend auf der kritischen Funktionalität oder dem Risiko können Entwickler sicherstellen, dass wichtige Teile des Codes umfassend getestet werden, ohne unnötige Belastungen im Entwicklungsprozess zu verursachen.

Automatisierung von Tests: Die Automatisierung von Tests kann dazu beitragen, die Testabdeckung zu erhöhen, ohne zusätzliche Belastungen im Entwicklungsprozess zu verursachen. Durch die Automatisierung können Tests effizienter durchgeführt und häufiger aktualisiert werden.

Kontinuierliche Überprüfung der Testabdeckung: Eine regelmäßige Überprüfung der Testabdeckung kann Entwicklern dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, die noch nicht ausreichend getestet wurden. Dies ermöglicht es, gezielt an der Verbesserung der Testabdeckung zu arbeiten, ohne den gesamten Entwicklungsprozess zu beeinträchtigen.

Integration von Testfällen in den Entwicklungsprozess: Durch die Integration von Testfällen in den Entwicklungsprozess von Anfang an können Entwickler sicherstellen, dass Tests kontinuierlich durchgeführt werden, ohne den Prozess zu unterbrechen. Dies fördert eine konsistente Testabdeckung im gesamten Projekt.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen können Maschinenlernprojekte die Testabdeckung erhöhen, ohne den Entwicklungsprozess zu belasten und die Effizienz des Testens verbessern.