大模型测试环境维护
在开源大模型测试与质量保障社区中，维护一个稳定可靠的测试环境是每个测试工程师的首要任务。本文将分享一些实用的环境维护方法和自动化脚本。
常见问题诊断
测试环境中最常见的问题是资源不足和依赖冲突。建议定期监控以下指标：
- GPU内存使用率（应低于80%）
- CPU负载情况
- 磁盘空间占用
- 网络连接稳定性
自动化维护脚本
#!/bin/bash
# 检查并清理测试环境
echo "开始环境检查..."
# 检查GPU内存使用情况
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv,noheader,nounits | while read used total; do
usage=$((used*100/total))
if [ $usage -gt 80 ]; then
echo "警告：GPU内存使用率过高 ($usage%)"
# 清理缓存进程
pkill -f python
fi
done
# 检查磁盘空间
if [ $(df /tmp | awk 'NR==2 {print $5}' | sed 's/%//') -gt 80 ]; then
echo "清理临时文件..."
rm -rf /tmp/*
fi
环境重建流程
当环境出现严重问题时，建议按以下步骤重建：
- 备份当前配置文件
- 停止所有测试进程
- 清理容器/虚拟机
- 重新部署基础镜像
- 验证环境连通性
通过这些维护措施，可以有效保障大模型测试的稳定性和可靠性。
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