模型部署前的全面测试策略

在大模型部署到生产环境之前，进行全面的测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一套完整的模型部署前测试策略，涵盖功能验证、性能评估和安全检查三个核心维度。

功能验证测试

首先进行基础功能测试，使用标准化测试集验证模型输出是否符合预期。可以使用以下Python代码进行快速验证：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-path")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-model-path")

# 测试输入
inputs = tokenizer("你好，世界", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

性能基准测试

使用压力测试工具评估模型在不同负载下的表现：

# 使用Locust进行并发测试
locust -f performance_test.py --host=http://localhost:8000

安全性检查

对输入输出进行安全过滤，防止恶意输入：

import re

def sanitize_input(input_text):
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [r'<script.*?</script>', r'javascript:']
    for pattern in dangerous_patterns:
        input_text = re.sub(pattern, '', input_text, flags=re.IGNORECASE)
    return input_text

通过以上三个维度的全面测试，可以有效降低模型部署风险。