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.

Тестирование моделей PyMC с помощью pytest. Используйте при написании модульных тестов для байесовских моделей, настройке тестовых приспособлений, имитации выборки MCMC или тестировании структуры модели. Охватывает pymc.testing.mock_sample, фикстуры pytest и различие между быстрыми структурными тестами (издевательством) и медленными тестами апостериорного вывода. Запускается по: тестированию PyMC, pytest, модульным тестам для моделей, макетной выборке, тестовым приспособлениям, CI/CD для байесовских моделей. Источник: pymc-labs/python-analytics-skills.