LLM测试工具的集成测试实践

LLM测试工具的集成测试实践

在大模型时代，集成测试成为保障LLM质量的关键环节。本文将分享一套可复现的LLM测试工具集成测试方案。

测试环境准备

# 安装必要依赖
pip install pytest pytest-asyncio pytest-cov
pip install langchain transformers torch

# 启动本地测试服务
python -m pytest tests/integration/ --tb=short

核心测试策略

1. 多模型对比测试：使用HuggingFace Hub中的多个预训练模型进行一致性验证
2. 接口兼容性测试：通过API网关测试不同模型的响应格式统一性
3. 性能基准测试：记录推理时间、内存占用等关键指标

可复现代码示例

import pytest
from langchain import HuggingFacePipeline

@pytest.fixture
def model_pipeline():
    pipeline = HuggingFacePipeline(
        model_id="gpt2",
        task="text-generation"
    )
    return pipeline


def test_model_response(model_pipeline):
    response = model_pipeline("Hello, world!")
    assert isinstance(response, list)
    assert len(response) > 0

质量保障要点

• 建立测试用例基线
• 定期回归测试
• 自动化测试报告生成

通过这套集成测试体系，我们能有效保障大模型在不同场景下的稳定性和可靠性。