pymc-testing

PyMC provides testing utilities to speed up test suites by mocking MCMC sampling with prior predictive sampling. This is useful for checking model structure without running expensive inference.

| Speed | Fast (seconds) | Slow (minutes) | | Use case | Model structure, downstream code | Posterior values, convergence | | Output | prior, priorpredictive | Full posterior, samplestats, warmup groups | | Divergences | Mocked (configurable) | Real diagnostics |

Use mocking when: Testing model specification, CI/CD pipelines, plotting code, API integration, serialization.

Testare i modelli PyMC con pytest. Da utilizzare quando si scrivono test unitari per modelli bayesiani, si impostano dispositivi di test, si simula il campionamento MCMC o si testa la struttura del modello. Copre pymc.testing.mock_sample, dispositivi pytest e la distinzione tra test veloci solo sulla struttura (mocking) e test di inferenza posteriore lenti. Trigger su: test PyMC, pytest, test unitari per modelli, campionamento simulato, dispositivi di test, CI/CD per modelli bayesiani. Fonte: pymc-labs/python-analytics-skills.