大模型测试工具链自动化集成方案

大模型测试工具链自动化集成方案踩坑记录

最近在尝试构建大模型测试工具链的自动化集成环境时，遇到了不少坑，分享一下踩坑经验。

环境搭建

首先，我选择了基于Docker的容器化部署方案。使用以下脚本进行初始化：

# 创建测试环境
mkdir -p /opt/model-test/{data,logs,config}

# 启动基础服务
docker run -d \
  --name model-api \
  -p 8000:8000 \
  -v /opt/model-test/data:/data \
  model-server:latest

测试工具集成

我集成了以下工具：

1. 模型性能测试 - 使用model-inspector
2. 质量评估 - 集成test-coverage
3. 自动化执行 - 通过pytest实现

核心问题与解决方案

问题1：环境变量不一致

# 错误做法
export MODEL_PATH=/opt/model-test/data

# 正确做法
export MODEL_PATH=/opt/model-test/data:$(pwd)

问题2：测试执行超时

# pytest配置文件
pytest.ini
[tool:pytest]
addopts = --timeout=300

最终方案

最终通过CI/CD流水线实现自动化部署，建议使用GitHub Actions进行集成。

注意：请勿在生产环境直接使用此方案，需根据实际需求调整配置。