大模型测试工具的集成方案

大模型测试工具的集成方案踩坑记录

最近在尝试将几个主流大模型测试工具集成到我们的CI/CD流水线中，结果发现这条路并不好走。作为一个测试工程师，我决定把这次踩坑经历分享给大家。

环境准备

我们使用的是Python 3.9环境，目标是集成以下三个工具：

1. 大模型质量评估工具（model-quality-assessor）
2. 自动化测试框架（auto-test-framework）
3. 结果分析器（result-analyzer）

集成过程中的问题

第一步：环境配置

pip install model-quality-assessor auto-test-framework result-analyzer

结果：报错，提示依赖冲突。经过排查发现，三个工具都依赖不同版本的numpy和torch。

第二步：创建测试脚本

from model_quality_assessor import QualityAssessor
from auto_test_framework import TestRunner
from result_analyzer import ResultAnalyzer

# 初始化组件
assessor = QualityAssessor()
runner = TestRunner()
analyzer = ResultAnalyzer()

# 执行测试
results = runner.run_tests(assessor)

# 分析结果
final_report = analyzer.analyze(results)
print(final_report)

遇到的坑：不同工具的输入输出格式不统一，需要大量数据转换代码。

第三步：集成到CI/CD 在GitLab CI中配置如下：

stages:
  - test
  - report

test_job:
  stage: test
  script:
    - pip install -r requirements.txt
    - python integration_test.py
    - echo "测试完成"

结果：流水线执行失败，原因是工具间通信超时。

解决方案

1. 使用虚拟环境隔离依赖
2. 创建统一的数据格式转换层
3. 优化工具间的通信机制

建议大家在集成前先做充分的兼容性测试，避免踩坑。