野生で機械学習モデルを展開する前に、それがその周りに構築されたインフラストラクチャと適切に統合されるようにすることが重要です。モデルを単独で評価した後（単体テストに相当）、さまざまな可能性のあるユースケースを試すことで、開発したパイプラインの問題を検出するためにモデルを生産することができます。
これらの統合テストは、あなた、あなたのチームのメンバー、またはプライベートベータリリースの組織によってさえ行うことができます
Before deploying a machine learning model in the wild, it can be important to ensure that it properly integrates with the infrastructure built around it. After evaluating the model in isolation (equivalent to unit testing), trying various probable use cases can allow you to detect issues in the pipeline you developed to put your model in production.
These integration tests can be conducted by you, a member of your team or even by the organization of a private beta release