基于Python的模型测试框架搭建

在大模型微调和部署实践中，搭建一个可靠的Python测试框架是确保模型质量的关键环节。本文将介绍如何基于Python构建一个轻量级但功能完整的模型测试框架。

核心组件

1. 测试框架选择

我们推荐使用pytest作为核心测试框架，它支持参数化测试、fixture管理，并与unittest兼容。

pip install pytest

2. 模型测试结构

创建以下目录结构：

test_model/
├── __init__.py
├── test_inference.py
├── test_training.py
└── fixtures/
    ├── __init__.py
    └── model_fixtures.py

3. 核心测试代码示例

# test_inference.py
import pytest
from model_fixtures import model_fixture

def test_model_inference(model_fixture):
    result = model_fixture.predict("hello world")
    assert isinstance(result, dict)
    assert "output" in result

@pytest.mark.parametrize("input_text", ["test", "example", "demo"])
def test_model_various_inputs(model_fixture, input_text):
    result = model_fixture.predict(input_text)
    assert len(result["output"]) > 0

4. 持续集成整合

通过配置.github/workflows/test.yml实现自动化测试：

name: Test Model
on: [push]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v2
        with:
          python-version: 3.9
      - name: Install dependencies
        run: pip install -r requirements.txt
      - name: Run tests
        run: pytest test_model/

这个测试框架不仅支持模型推理验证，还能与生产环境部署流程无缝集成，提升模型交付质量。